Esiti, eventi e probabilità
Un dado equilibrato ha sei facce: la probabilità di ottenere almeno cinque è 2 su 6, circa 0.333.
Le previsioni danno il 30% di probabilità di pioggia domani. È un numero inventato, ma ne hai sentiti di simili. Non ti dice se ti bagnerai. Dice qualcosa di meno preciso, ma utile: la pioggia è possibile, però è meno probabile che piova piuttosto che no. L'autobus arriverà tardi? Il prossimo tiro libero entrerà? Non possiamo saperlo con certezza, ma non siamo del tutto al buio. La probabilità quantifica questa situazione intermedia e va da 0 a 1. Probabilità 0 significa che l'evento è impossibile, 1 che accade sempre, 0.5 che accade con la stessa probabilità con cui non accade.
Un dado ha sei esiti, e «almeno cinque» ne comprende due
I manuali di statistica usano pochi termini da imparare con precisione. Un esperimento è un'azione dal risultato incerto, come lanciare una moneta o un dado. Ogni possibile risultato è un esito. L'insieme di tutti gli esiti possibili è lo spazio campionario, indicato con S. Per una moneta, S = {H, T}. Per un dado, S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Un evento è un gruppo di esiti che ci interessa, indicato da una maiuscola. «Ottenere almeno cinque» è l'evento E = {5, 6}.
Sasso, carta, forbici offre un secondo esempio. Ciascuno dei due giocatori mostra uno di tre segni: lo spazio campionario ha 3 × 3 = 9 esiti, da (sasso, sasso) a (forbici, forbici). Tre sono pareggi: entrambi sasso, entrambi carta, entrambi forbici. Se i giocatori scelgono a caso, i nove esiti sono equiprobabili e P(pareggio) = 3/9 = 1/3. Che i giocatori reali scelgano a caso è un'altra questione. La regola di conteggio qui sotto dipende proprio da questa ipotesi.
Quando tutti gli esiti dello spazio campionario sono equiprobabili, basta contare: P(A) = (numero di esiti in A) ÷ (numero di esiti in S). Per il dado, P(E) = 2 ÷ 6 = 1/3, circa 0.333. OpenStax usa una moneta da dieci centesimi e una da cinque: lo spazio campionario è {HH, HT, TH, TT}, quattro esiti. «Esattamente una testa» comprende HT e TH, quindi ha probabilità 2/4 = 0.5. Nota che HT e TH sono esiti diversi. Le due monete sono distinte: tenere traccia del risultato di ciascuna rende equiprobabili i quattro esiti.
Lancia una moneta, poi un'altra: l'albero aggiunge un livello
Puoi elencare gli esiti, disegnare un albero o un diagramma di Venn. Gli elenchi vanno bene per piccoli esperimenti. Gli alberi aiutano quando ci sono fasi successive, come lanciare una moneta e poi un'altra: ogni fase aggiunge un livello di rami e ogni percorso dalla radice a un'estremità dà un esito. I diagrammi di Venn mostrano meglio le sovrapposizioni tra eventi, che incontreremo nella lezione su O ed E.
La regola di conteggio richiede esiti equiprobabili, ma gli oggetti reali non sempre lo sono. OpenStax riporta che studenti, provando una moneta belga da un euro, ottennero testa nel 56% di 250 lanci. Un dado con punti incavati può favorire leggermente alcune facce: per questo nei casinò si riempiono i punti con vernice della stessa densità del cubo. Se gli esiti non sono equiprobabili, la probabilità va ricavata dall'esperienza su molti tentativi, non dal conteggio. La prossima lezione spiega che cosa significa «lungo periodo».
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| Esperimento | Azione dal risultato incerto, come lanciare un dado |
| Esito | Un possibile risultato di un esperimento |
| Spazio campionario S | L'insieme di tutti gli esiti possibili |
| Evento | Un gruppo di esiti, come {5, 6} |
| P(A) con esiti equiprobabili | Esiti in A ÷ esiti in S |
- Un dado equilibrato. Quanto vale P(almeno cinque)?
- Un dado equilibrato. Quanto vale P(numero pari)?
- Due monete equilibrate. Quanto vale P(entrambe testa)?
- Quanti esiti ha lo spazio campionario lanciando una moneta e un dado?
- Quanti esiti ci sono con tre monete?
- Tre monete equilibrate. Quanto vale P(esattamente due teste)?
- Un dado. Quanto vale P(ottenere 7)?
- Quale numero non può essere una probabilità?
- 0
- 0.999
- 1
- 1.2
- Un sacchetto contiene 3 biglie rosse, 5 blu e 2 verdi. Quanto vale P(blu) in forma decimale?
- Una moneta ha dato testa nel 56% di 250 lanci. Che cosa puoi concludere?
- La moneta è certamente truccata
- La moneta potrebbe essere sbilanciata; servono altri lanci
- La probabilità di testa è esattamente 0.56
- La probabilità non si applica alle monete
- «Due monete danno 0, 1 o 2 teste, tre esiti: quindi P(esattamente una testa) = 1/3.» Quei tre risultati non sono equiprobabili. Una sola testa si ottiene in due modi, HT e TH, su quattro esiti equiprobabili: la probabilità è 2/4 = 1/2. Zero teste e due teste hanno probabilità 1/4 ciascuno.
- «Una puntina cade con la punta in alto o su un fianco: due esiti, quindi probabilità 1/2 ciascuno.» Due esiti non implicano due probabilità uguali. Una puntina non è simmetrica: non c'è motivo di aspettarsi 50:50. Lanciala molte volte e usa la frequenza relativa.
- «Probabilità 1/2 significa che due lanci daranno esattamente una testa.» Due lanci danno esattamente una testa solo metà delle volte (HT o TH, 2 dei 4 esiti). La probabilità descrive il lungo periodo, non promette il risultato dei prossimi due tentativi.
- La probabilità va da 0 (mai) a 1 (sempre).
- Spazio campionario S: tutti gli esiti possibili. Evento: un gruppo di esiti.
- Esiti equiprobabili: P(A) = esiti in A ÷ esiti in S.
- Monete e dadi reali possono essere sbilanciati: allora serve la frequenza nel lungo periodo.
Fonti di questo corso (9)
- Curriculum: 교육부 고시 제2022-33호 [별책 8] 수학과 교육과정 (ncic.re.kr/inv/org/download.do?year=2022&seq=10003559&orgType=ogi4, PDF read 2026-10-19: 초등학교 5~6학년군 [6수04-04]~[6수04-06] 가능성을 말과 0, 1/2, 1 같은 수로 나타내기; 중학교 1~3학년군 [9수04-03] 상대도수, [9수04-05] 경우의 수(두 경우의 수를 더하거나 곱하는 정도), [9수04-06] 확률(상대도수로서의 의미와 경우의 수의 비율로서의 의미, 각 경우의 가능성이 같다는 가정), 용어 상대도수·사건·확률; 공통수학1 [10공수1-03-01]~[10공수1-03-03] 합의 법칙·곱의 법칙·순열·조합, 기호 nCr; 확률과 통계 [12확통01-03] 이항정리, 용어 이항계수·파스칼의 삼각형; [12확통02-01]~[12확통02-06] 확률의 기본 성질·덧셈정리·여사건의 확률·조건부확률·독립과 종속·곱셈정리, 용어 시행·통계적 확률·수학적 확률·여사건·배반사건·조건부확률·종속·독립·독립시행과 기호 P(A), P(B|A); [12확통03-03] 이항분포, [12확통03-04] 정규분포와 이항분포의 관계, [12확통03-05]·[12확통03-06] 임의추출·표본평균과 모평균, 용어 큰 수의 법칙·이항분포·정규분포·모평균·표본평균과 기호 B(n, p), N(m, σ²), X̄)
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- 4.3 binomial distribution
- 7.1 central limit theorem for sample means, example mean 90, SD 15, n = 25, standard error 3 (.../pages/7-1-the-central-limit-theorem-for-sample-means-averages)
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Consultato il: 2026-10-17