ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာ ၅

တူညီသောဖြန့်ဝေမှုသည် a မှ b ကြားကာလတစ်ခုကြားရှိတန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင်ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေတူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်တွေ့ဘဝတွင် ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ဥပမာ ၅ ခုကို မျှဝေပါသည်။

ဥပမာ 1- မွေးနေ့ကို ခန့်မှန်းခြင်း။

အကယ်၍ သင်သည် ကြုံရာကျပန်းလူတစ်ဦးကို လမ်းပေါ်တင်ပါက၊ သတ်မှတ်ရက်တွင်ကျရောက်မည့် ၎င်းတို့၏မွေးနေ့ဖြစ်နိုင်ခြေသည် တူညီသောဖြန့်ဝေမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်နိုင်သည်၊ အကြောင်းမှာ နှစ်စဉ်နှစ်တိုင်းတွင် ၎င်းတို့၏မွေးနေ့ဖြစ်နိုင်ခြေသည် တူညီသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်နှစ်လျှင် 365 ရက်ရှိသည်၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့၏မွေးနေ့သည် ဇန်နဝါရီလ 1 ရက်နေ့တွင်ကျရောက်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 1/365 ဖြစ်သည်။

အလားတူပင်၊ ၎င်းတို့၏မွေးနေ့သည် ဇန်နဝါရီ ၂ ရက်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 1/365 ဖြစ်သည်။

အလားတူပင်၊ ၎င်းတို့၏မွေးနေ့သည် ဇန်နဝါရီ ၃ ရက်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 1/365 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 2- သေတ္တာကို လှိမ့်ပါ။

အကယ်၍ သင်သည် အသေကို တစ်ကြိမ်လှိမ့်ပါက၊ 1 နှင့် 6 အကြားရှိ နံပါတ်တစ်ခုအပေါ် ကျရောက်နိုင်ခြေသည် ဂဏန်းတစ်ခုစီတွင် ပေါ်လာနိုင်ခြေ တူညီသောကြောင့် တစ်ပြေးညီ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သေဆုံးနိုင်သည် ဖြစ်နိုင်သည့် ဂဏန်း 6 လုံးရှိသည်၊ ထို့ကြောင့် သင် 1 ကို လှိမ့်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 1/6 ဖြစ်သည်။

အလားတူ၊ သင် 2 ကို လှိမ့်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/6 ဖြစ်သည်။

အလားတူ၊ သင် 3 ကို လှိမ့်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/6 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 3- ကံစမ်းမဲလက်မှတ်များ

ဘတ်စကက်ဘော အားကစားရုံတစ်ခုတွင် ကွင်းအတွင်း ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ထိုင်ခုံ 10,000 မှ ထိုင်ခုံနံပါတ်ကို ကျပန်းရွေးချယ်ကာ ထိုထိုင်ခုံနံပါတ်ကို ကိုင်ဆောင်ထားသော ဝယ်ယူသူကို ဆုတစ်ခုချီးမြှင့်မည်ဆိုပါစို့။ တစ်ဦးချင်းထိုင်ခုံရွေးချယ်ခြင်း၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးမှုနောက်တွင်ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စုစုပေါင်း ထိုင်ခုံ 10,000 ရှိလျှင် ထိုင်ခုံ “ 1” ကို ရွေးချယ်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 1/10,000 ဖြစ်သည်။

အလားတူပင် “2” ကို ရွေးချယ်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 1/10,000 ဖြစ်သည်။

အလားတူ ထိုင်ခုံ “၃” ကို ရွေးချယ်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 1/10,000 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 4- ကတ်ဂိမ်း

သင် ကုန်းပတ်တစ်ခုမှ ကတ်တစ်ခုကို ကျပန်းရွေးချယ်သည်ဆိုပါစို့။ စပယ်၊ နှလုံး၊ ကလပ် သို့မဟုတ် စိန်ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ဝတ်စုံတစ်ခုစီတွင် ရွေးချယ်ခံရနိုင်ခြေ တူညီသောကြောင့် ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်စပိန်ကို ရွေးချယ်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/4 ဖြစ်သည်။

အလားတူပင်၊ သင်ရွေးချယ်သော နှလုံးဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/4 ဖြစ်သည်။

အလားတူ၊ သင်ရွေးချယ်မည့်အသင်းဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/4 ဖြစ်သည်။

အလားတူပင်၊ သင်သည် စိန်တစ်လုံးကို ရွေးချယ်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/4 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 5- အပေါ်ကိုလှည့်ခြင်း။

ကစားတဲ့ဘီးကို မတူညီတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေမှာ အနီရောင်၊ အစိမ်းနဲ့ အပြာရောင်ခြယ်ထားတဲ့ အောက်ဖော်ပြပါအရောင်တွေနဲ့ အညီအမျှ သုံးပိုင်းခွဲထားတယ်ဆိုပါစို့။ သင်ကစားတဲ့ဘီးကို တစ်ကြိမ်လှည့်ရင်၊ ပေးထားသောအရောင်တစ်ခုပေါ် ဆင်းသက်နိုင်ခြေက တစ်ပြေးညီခွဲဝေမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်ပြီး ကစားတဲ့ဘီးသည် အရောင်တစ်ခုစီတွင် ဆင်းသက်နိုင်ခြေ တူညီသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဥပမာ၊ ကစားတဲ့ဘီးက အနီရောင်ပေါ်ရောက်နိုင်ခြေဟာ 1/3 ဖြစ်ပါတယ်။

အလားတူပင်၊ အစိမ်းရောင်ပေါ်တွင် ကစားသော ဘီးများ ဆင်းသက်နိုင်ခြေသည် 1/3 ဖြစ်သည်။

အလားတူ၊ အပြာရောင်ပေါ်တွင် ကစားသော ဘီးများ ဆင်းသက်နိုင်ခြေသည် 1/3 ဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အခြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများကို မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ဥပမာများကို ဖော်ပြပေးသည်-

ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာ ၆
binomial ဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာ 5 ခု
Poisson ဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာ ၅ ခု
ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာ ၅