Исходы, события и вероятность
У правильной игральной кости шесть граней, поэтому шанс выбросить не меньше пяти равен 2 из 6, примерно 0.333.
Прогноз обещает завтра дождь с вероятностью 30%. Число вымышленное, но подобные ты наверняка слышал. Оно не говорит, промокнешь ли ты. Оно сообщает нечто менее определённое, но полезное: дождь возможен, хотя отсутствие дождя вероятнее. Опоздает ли автобус? Попадёт ли следующий штрафной в кольцо? Наверняка сказать нельзя, но и полной неизвестности нет. Для такого промежуточного состояния используют вероятность. Она принимает значения от 0 до 1. Вероятность 0 означает, что событие невозможно, 1 означает, что оно происходит всегда, а 0.5 означает равные шансы наступления и ненаступления.
У одной кости шесть исходов, и «не меньше пяти» соответствует двум
В статистике есть небольшой набор терминов, которые стоит знать точно. Испытание является действием с неопределённым результатом, например подбрасыванием монеты или броском кости. Каждый возможный результат называется исходом. Множество всех возможных исходов называется пространством элементарных исходов и обозначается S. Для монеты S = {H, T}. Для кости S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Событие является любой интересующей нас группой исходов и обозначается заглавной буквой. «Выбросить не меньше пяти» соответствует событию E = {5, 6}.
Ещё один удобный пример: камень, ножницы, бумага. Каждый из двух игроков показывает один из трёх жестов, поэтому пространство содержит 3 × 3 = 9 исходов, от (камень, камень) до (ножницы, ножницы). Три дают ничью: оба камня, обе бумаги, обе пары ножниц. Если оба игрока выбирают случайно, девять исходов равновероятны и P(ничья) = 3/9 = 1/3. Выбирают ли так реальные игроки, другой вопрос. Правило подсчёта ниже опирается именно на это предположение.
Если все элементарные исходы равновероятны, вероятность находят подсчётом: P(A) = (число исходов в A) ÷ (число исходов в S). Для кости P(E) = 2 ÷ 6 = 1/3, примерно 0.333. OpenStax использует монеты в десять и пять центов: пространство {HH, HT, TH, TT} содержит четыре исхода, а событие «ровно один орёл» включает HT и TH, поэтому его вероятность 2/4 = 0.5. Обрати внимание: HT и TH являются разными исходами. Монеты различимы, и именно учёт результата каждой монеты делает четыре исхода равновероятными.
Подбрось одну монету, затем другую: у дерева появится новый уровень
Исходы можно записать списком, изобразить деревом или диаграммой Венна. Списки удобны для небольших испытаний. Деревья помогают, когда испытание идёт по этапам, например сначала подбрасывают одну монету, затем другую: каждый этап добавляет уровень ветвей, а путь от корня до конца даёт один исход. Диаграммы Венна удобнее всего показывают пересечение событий; они понадобятся в уроке об ИЛИ и И.
Правило подсчёта требует равновероятных исходов, но реальные предметы не всегда этому соответствуют. OpenStax сообщает, что студенты, проверявшие бельгийскую монету в один евро, получили орла в 56% из 250 испытаний. Кость с углублёнными точками может немного предпочитать некоторые грани. Поэтому в казино углубления заполняют краской той же плотности, что и сама кость. Если исходы неравновероятны, вероятность приходится оценивать по частоте в длинной серии, а не подсчётом. Следующий урок объясняет, что значит «длинная серия».
Перетащи, чтобы повернуть. Для изменения масштаба прокрути колёсико или сведи и разведи два пальца.
| Испытание | Действие с неопределённым результатом, например бросок кости |
| Исход | Один возможный результат испытания |
| Пространство элементарных исходов S | Множество всех возможных исходов |
| Событие | Любая группа исходов, например {5, 6} |
| P(A) при равновероятных исходах | Число исходов в A ÷ число исходов в S |
- Одна правильная кость. Чему равно P(не меньше пяти)?
- Одна правильная кость. Чему равно P(чётное число)?
- Две симметричные монеты. Чему равно P(оба орла)?
- Сколько исходов в пространстве для подбрасывания монеты и броска кости?
- Сколько исходов у трёх монет?
- Три симметричные монеты. Чему равно P(ровно два орла)?
- Одна кость. Чему равно P(выбросить 7)?
- Какое число не может быть вероятностью?
- 0
- 0.999
- 1
- 1.2
- В мешке 3 красных, 5 синих и 2 зелёных шарика. Чему равно P(синий) в десятичной записи?
- Монета дала орла в 56% из 250 испытаний. О чём это говорит?
- Монета точно несимметрична
- Монета может быть смещённой; полезно сделать больше бросков
- Вероятность орла ровно 0.56
- Вероятность неприменима к монетам
- «Две монеты дают 0, 1 или 2 орла, три исхода, поэтому P(ровно один орёл) = 1/3». Эти три результата неравновероятны. Ровно один орёл получается двумя способами, HT и TH, из четырёх равновероятных исходов, поэтому вероятность 2/4 = 1/2. Ни одного орла и два орла имеют вероятность по 1/4.
- «Канцелярская кнопка падает остриём вверх или на бок, два исхода, поэтому вероятность каждого 1/2». Два исхода не означают равные шансы. Кнопка несимметрична, поэтому ожидать 50:50 нет оснований. Брось её много раз и используй относительную частоту.
- «Вероятность 1/2 означает, что за два броска выпадет ровно один орёл». За два броска ровно один орёл выпадает лишь в половине случаев (HT или TH, 2 из 4 исходов). Вероятность описывает длинную серию, а не обещает результат следующих двух попыток.
- Вероятность принимает значения от 0 (никогда) до 1 (всегда).
- Пространство S: все возможные исходы. Событие: группа исходов.
- Равновероятные исходы: P(A) = число исходов в A ÷ число исходов в S.
- Реальные монеты и кости могут быть смещёнными; тогда вероятность оценивают по частоте в длинной серии.
Источники курса (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)
- Textbook: OpenStax, Introductory Statistics 2e by Barbara Illowsky and Susan Dean, 3.1 terminology, equally likely outcomes, dime and nickel, law of large numbers, Belgian one euro coin 56% heads in 250 trials, conditional probability, Table 3.1 handedness of 100 people (openstax.org/books/introductory-statistics-2e/pages/3-1-terminology)
- 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)
- Yut rules for the Korean example only: 국립민속박물관 한국민속대백과사전 「윷놀이」, 도·개·걸·윷·모 by how many of the four sticks land 뒤집어진 (folkency.nfm.go.kr/kr/topic/detail/1595, read 2026-10-19)
- Kerrich story: John Kerrich, 10,000 tosses, 5,067 heads (JMP case study JMP014 by DeWayne Derryberry, jmp.com/en/academic/case-study-library/is-a-coin-fair, citing Baldi and Moore; Wikipedia "John Edmund Kerrich")
- Galileo story: Sopra le scoperte dei dadi, sum 10 in 27 ways and 9 in 25 ways with three dice (English translation, University of York history of statistics, york.ac.uk/depts/maths/histstat/galileo.pdf)
- Pascal story: Pascal to Fermat, 29 July 1654, one six in four throws "as 671 to 625" (American Physical Society, aps.org/apsnews/2009/07/pascal-letters-fermat-points; Gaston Sanchez, De Mere's games; Statistical Science 2024 "Antoine Gombaud, Chevalier de Méré")
- Galton story: Francis Galton, Natural Inheritance of 1889, the quincunx (Wikipedia "Galton board")
Проверено: 2026-10-17