မှီခိုဖြစ်ရပ်များ (သို့မဟုတ် မှီခိုဖြစ်ရပ်များ)

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 6, 2023 ဖြစ်နိုင်ခြေ 0 မှတ်ချက်များ

ဤစာမျက်နှာတွင် မှီခိုဖြစ်ရပ်များဟုလည်း ခေါ်သော မှီခိုဖြစ်ရပ်များနှင့် ဤဖြစ်ရပ်အမျိုးအစား၏ နမူနာများစွာကို သင်တွေ့မြင်ရပါလိမ့်မည်။ ထို့အပြင်၊ နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော မှီခိုဖြစ်ရပ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် မှီခိုမှုနှင့် လွတ်လပ်သောဖြစ်ရပ်များကြား ခြားနားချက်များကို တွက်ချက်နည်း သင်ပေးပါသည်။

မှီခိုနေသော အဖြစ်အပျက်များကား အဘယ်နည်း။

Dependent ဖြစ်ရပ်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခုအပေါ်တွင်မူတည်ပြီး ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေရှိသော ကျပန်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ရလဒ်များဖြစ်သည် ။ ဆိုလိုသည်မှာ ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် အခြားဖြစ်ရပ်၏ဖြစ်နိုင်ခြေအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပါက ဖြစ်ရပ်နှစ်ခုအပေါ် မူတည်ပါသည်။

Dependent events ကိုလည်း dependent events လို့လည်း ခေါ်ပါတယ်။

မှီခိုဖြစ်ရပ်များ ဥပမာများ

မှီခိုဖြစ်ရပ်များ (သို့မဟုတ် မှီခိုဖြစ်ရပ်များ) ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို ကြည့်ရှုပြီးနောက် ဤဖြစ်ရပ်အမျိုးအစား၏ ဥပမာများစွာကို ဤတွင်ဖော်ပြထားသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မှီခိုနေသော အဖြစ်အပျက်များ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို အပြည့်အဝ နားလည်ရန် ဖြစ်သောကြောင့် သင့်တွင် မေးခွန်းများရှိပါက အောက်တွင် ၎င်းတို့ကို မှတ်ချက်များတွင် မေးမြန်းနိုင်ပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ တူညီသောကုန်းပတ်မှ ကတ်နှစ်ကတ်ဆက်တိုက်ဆွဲခြင်းသည် ဒုတိယအဆွဲတွင် “ စိန် 3 ခုကိုဆွဲခြင်း” ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ပထမအကြိမ်ဆွဲခြင်းထက် ပိုများသောကြောင့်၊ ပက်ကတ်တွင် ကတ်တစ်ကတ်လျော့နည်းသောကြောင့်၊ တစ်ဖက်တွင်၊ ဒုတိယထုတ်ယူစဉ်အတွင်း ပြောကြားထားသည့်ကတ်ကို ထုတ်ယူနိုင်ခြေသည် ပထမအကြိမ်ထုတ်ယူစဉ်အတွင်း ထုတ်ယူပြီးပါက သုညဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ဒုတိယဖြစ်ရပ် ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေသည် ပထမဖြစ်ရပ်၏ ရလဒ်ပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။

မှီခိုနေသော ဖြစ်ရပ်များ၏ နောက်ဥပမာတစ်ခုမှာ စတော့ဈေးကွက်ရှိ အချို့သော ရှယ်ယာများ၏ စျေးနှုန်းသည် ပြီးခဲ့သောနှစ်အတွင်း ကုမ္ပဏီ၏ စီးပွားရေးအမြတ်အစွန်းပေါ်မူတည်၍ တိုးမည် သို့မဟုတ် လျော့သွားမည်ဖြစ်သည်။ မူအရ၊ ကုမ္ပဏီက အမြတ်ထုတ်ရင် စျေးနှုန်းက ပိုတက်နိုင်တယ်၊ ဒါပေမယ့် ကုမ္ပဏီက အရှုံးပေါ်ရင် စတော့ဈေးက ပိုကျနိုင်တယ်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ဖြစ်ရပ်များသည် ယခင်ဖြစ်ရပ်များပေါ်တွင်မူတည်သောကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြေများသည် ယခင်ဖြစ်ရပ်များက လွှမ်းမိုးထားသည် ။

ဖြစ်ရပ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေ

မှီခိုဖြစ်ရပ်နှစ်ခု A နှင့် B ၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် အဖြစ်အပျက် A ၏အခြေအနေဆိုင်ရာဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် မြှောက်ထားသော အဖြစ်အပျက် A ၏ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ညီမျှသည်။

$P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B|A)$

ဥပမာတစ်ခုအနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖြစ်ရပ်နှစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ပါမည်။ အစိမ်းရောင်ဘောလုံးခြောက်လုံးနှင့် အဝါရောင်ဘောလုံးသုံးလုံးပါရှိသော သေတ္တာတစ်ခုမှ အစိမ်းရောင်ဘောလုံးနှစ်လုံးကို ဆက်တိုက်ယူခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ ဖြစ်ရပ်များဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြေကို ကျွန်ုပ်တို့ ဆုံးဖြတ်ပါမည်။

ဒုတိယအစမ်းတွင် အစိမ်းရောင်ဘောလုံးကိုဆွဲခြင်းဖြစ်နိုင်ခြေသည် ပထမအကြိမ်တွင် အစိမ်း သို့မဟုတ် အဝါရောင်ဘောလုံးကိုဆွဲခြင်းအပေါ် မူတည်သည်၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် အမှန်တကယ်တွင် ဖြစ်ရပ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။

ပထမဦးစွာ၊ Laplace ၏ဥပဒေအား အသုံးပြု၍ ပထမဆုံးကြိုးစားရာတွင် အစိမ်းရောင်ဘောလုံးဆွဲခြင်း၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ပါသည်။

$P(\text{verde})=\cfrac{6}{9}=0,67$

ထို့နောက်၊ အကွက်မှ အစိမ်းရောင်ဘောလုံးကိုဆွဲပြီးပါက နောက်ထပ်အစိမ်းရောင်ဘောလုံးကိုဆွဲနိုင်ခြေကို တွက်ချက်ပါသည်။ ဤဖြစ်ရပ်၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ယခင်ရလဒ်ပေါ်တွင်မူတည်သောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြေအနေဆိုင်ရာဖြစ်နိုင်ခြေဖော်မြူလာကို အသုံးပြုရပါမည်-

$P(\text{verde}|\text{verde})=\cfrac{5}{8}=0,63$

ထို့ကြောင့်၊ မှီခိုဖြစ်ရပ်နှစ်ခု ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေသည် ဒုတိယဖြစ်ရပ်၏ အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်ခြေအားဖြင့် ပထမဖြစ်ရပ် ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေ၏ ရလဒ်ဖြစ်သည်။

$\begin{array}{l}P(\text{verde}\cap \text{verde})=\\[2ex]=P(\text{verde})\cdot P(\text{verde}|\text{verde})=\\[1ex] =\cfrac{6}{9}\cdot \cfrac{5}{8}=\cfrac{5}{12}=0,42\end{array}$

အမှီအခိုကင်းသော ဖြစ်ရပ်များ

မှီခိုနေသော ဖြစ်ရပ်များနှင့် အမှီအခိုကင်းသော ဖြစ်ရပ်များကြား ခြားနားချက် မှာ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြေအပေါ် မှီခိုမှုဖြစ်သည်။ ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် အခြားဖြစ်ရပ်တစ်ခုဖြစ်ပွားခြင်း၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရည်ညွှန်းသည်ဆိုပါက ဖြစ်ရပ်နှစ်ခုသည် ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ဖြစ်ရပ်တစ်ခုဖြစ်ပွားခြင်းရှိမရှိပေါ်တွင်မူတည်ခြင်းမရှိသည့်အခါ ဖြစ်ရပ်နှစ်ခုသည် အမှီအခိုကင်းပါသည်။ အခြားဖြစ်ရပ်။

ဥပမာအားဖြင့် အနက်ရောင်ဘောလုံးလေးလုံးနှင့် အဖြူရောင်ဘောလုံးခုနစ်လုံးတို့ကို အိတ်တစ်လုံးတွင် ထည့်ထားမည်ဆိုပါက အနက်ရောင်ဘောလုံးကို ပထမဆုံးဆွဲပြီးနောက် အဖြူဘောလုံးတစ်လုံးသည် အိတ်ထဲသို့ ပထမဘောလုံးကို ပြန်ထည့်ခြင်းရှိမရှိအပေါ် မူတည်ပြီး တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မူတည်ပါသည်။ .

အမှီအခိုကင်းသော ဖြစ်ရပ်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြေကို မှီခိုနေသော ဖြစ်ရပ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်တွက်ချက်သည်။ ၎င်းကို ဤနေရာတွင် ကြည့်ရှုနိုင်သည်-

➤ လွတ်လပ်သောဖြစ်ရပ်များ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကြည့်ပါ။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။