Введение в классическую вероятность.Введение в комбинаторику. Теория вероятностей для Анализа данных

00:00:00 Введение в классическую вероятность

• Введение в классическую вероятность и создание событий.

• Определение вероятности как отношения благоприятных исходов к общему числу исходов.

• Понятие равновозможных и равновероятных событий.

00:01:13 Примеры с монетами и кубиками

• Равновозможные события и вероятность выпадения орла или решки.

• Полная группа событий и вероятность выпадения 5 на кубике.

00:04:14 Задачи с шарами

• Извлечение одного шара из 30 шаров, где 15 белых, 5 красных и 10 черных.

• Расчет вероятности извлечения белого, красного и черного шаров.

• Проверка условия, что сумма вероятностей равна единице.

00:07:22 Теорема вероятности

• Классическая теорема вероятности и ее применение.

• Расчет количества исходов для знаменателя.

00:09:31 Теория чисел и комбинаторика

• Использование теории чисел и комбинаторики в классической вероятности.

• Пример с набором номера телефона и комбинаторикой.

00:14:05 Заключение

• Обсуждение необходимости теории чисел для решения задач.

• Принятие решения не углубляться в теорию чисел для данного примера.

00:15:12 Введение в комбинаторику

• Рассматривается задача с десятью исходами: набрать номер телефона, начиная с нуля.

• Вероятность правильного набора составляет 1/10.

• Объясняется, как работать с комбинаторикой в Python.

00:16:46 Комбинаторика и пин-код

• Рассматривается задача с пин-кодом.

• Используется метод полного перебора для решения.

• Объясняется, как использовать комбинаторику для решения задач.

00:21:32 Применение комбинаторики

• Решается задача с бросанием двух игральных костей.

• Используется комбинаторика для подсчета всех возможных исходов.

• Объясняется, как использовать комбинаторику для нахождения вероятности выпадения определенных сумм очков.

00:25:21 Матрица вероятности

• Рассматривается задача с матрицей вероятности.

• Объясняется, как создавать матрицу вероятности для двух объектов.

• Демонстрируется, как использовать матрицу для нахождения вероятности различных событий.

00:28:08 Матрицы и пары

• Выписываем пары, которые нам нужны.

• Пример: 1-3, 3-1, 1-2, 2-1.

• Всего шесть благоприятных пар.

00:30:11 События C и не-C

• Рассматриваем события C и не-C.

• Событие C имеет диапазон от 3 до 9 очков.

• Событие не-C противоположно событию C.

00:31:27 Противоположные события

• Событие не-C имеет диапазон от 10 до 12 очков.

• Считаем пары, благоприятные для события не-C.

00:32:26 Подсчет благоприятных пар

• Считаем пары для события не-C.

• Получаем 7 благоприятных пар из 36 возможных.

00:34:29 Классическая теория вероятности

• Объясняем, почему классическая теория вероятности основана на теории чисел.

• Пример: нахождение общего числа номеров.

00:35:47 Лифты и пассажиры

• Рассматриваем задачу о лифтах и пассажирах.

• Пассажиры могут выйти на любом этаже.

• Всего 19 этажей, 19 пассажиров, 19x19x19=7003 исхода.

00:39:11 Заключение

• Объяснение дальнейших тем: геометрическое определение вероятности, теорема по сложению и умножению, независимые события и полная вероятность

💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

математика с нуля,
математика для дата сайнс,
математика для анализа данных,
математика для машинного обучения,
математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика