ความน่าจะเป็น
นิยามต่างๆ ในหัวข้อ ความน่าจะเป็น (Probability)
การทดลองสุ่ม (Random experiment) คือ การทดลองหรือการกระทำที่ไม่สามารถระบุอย่างแน่นอนว่าผลลัพธ์ในการทดลองเป็นอย่างไร
เช่น การโยนเหรียญเรารู้ว่าผลลัพธ์คือหงายหัวหรือก้อย แต่ไม่รู้ว่าจะหงายหน้าใด หรือ การโยนลูกเต๋าซึ่งสามารถออกแต้มหนึ่งถึงหก แต่จะออกหน้าใดไม่รู้
แซมเปิลสเปซ (Sample space) คือ เซตของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดของการทดลองสุ่มในแต่ละครั้ง
เช่น 1. การโยนเหรียญ1 อัน 1 ครั้ง พบว่า ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นมีได้ทั้งหมด 2 ผลลัพธ์ คือ หัว (H) หรือ ก้อย (T) ดังนั้น แซมเปิลสเปซ S = {H, T}
2. การโยนเหรียญ 2 อัน 1 ครั้ง พบว่า ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นมีได้ทั้งหมด 4 ผลลัพธ์
ดังนั้น แซมเปิลสเปซ S = {HH, HT, TH, TT}
3. โยนลูกเต๋า 1 ลูก สนใจแต้มที่ลูกเต๋าหงาย พบว่า ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นได้ทั้งหมด 6 ผลลัพธ์ คือ 1,2,3,4,5 หรือ 6 ดังนั้น แซมเปิลสเปซ S = {1,2,3,4,5,6}
หมายเหตุ การทดลองสุ่มอย่างเดียวกัน อาจเขียนแซมเปิลสเปซได้หลายแบบ ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่เราสนใจ
เหตุการณ์ (Event)
ในการทดลองสุ่มบางครั้งเราสนใจเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นมากกว่าที่จะสนใจแต่ละผลลัพธ์ในแซมเปิลสเปซ เหตุการณ์ต่างๆ นี้เป็นเซตของผลลัพธ์ ดังนั้น เหตุการณ์ คือ เซตย่อยของแซมเปิลสเปซ
เช่น จากการโยนลูกเต๋า 2 ลูกใน 1 ครั้ง ถ้าสนใจเหตุการณ์ที่ผลรวมแต้มของลูกเต๋า 2 ลูก เท่ากับ 10 ดังนั้น เราจะได้
แซมเปิลสเปซ S = {(1,1), (1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (1,6), (2,1), (2,2), (2,3), (2,4), (2,5), (2,6),(3,1), (3,2), (3,3), (3,4), (3,5), (3,6), (4,1), (4,2), (4,3), (4,4), (4,5), (4,6), (5,1), (5,2), (5,3), (5,4), (5,5), (5,6), (6,1), (6,2), (6,3), (6,4), (6,5), (6,6)}
และให้ E แทนเหตุการณ์ที่ผลรวมแต้มของลูกเต๋า 2 ลูกเท่ากับ 10 ดังนั้น
E = {(4,6), (5,5), (6,4)}
นิยาม ให้ S แทนแซมเปิลสเปซ ซึ่งเป็นเซตจำกัด และ E แทนเหตุการณ์ เราจะให้
n(S) = จำนวนผลลัพธ์ใน S และ n(E) = จำนวนผลลัพธ์ใน E
จากนิยามจะพบว่า
1. 0 £ n(E) £ n(S)
2. n(E) = 0 ก็ต่อเมื่อ E = f (ไม่มีผลลัพธ์ใน E )
3. n(E) = n(S) ก็ต่อเมื่อ E = S
ความน่าจะเป็น (Probability) หมายถึง ตัวเลขที่ใช้เป็นมาตรการในการบอกโอกาสที่จะเกิดขึ้นของเหตุการณ์ว่ามีโอกาสเกิดขึ้นได้มากหรือน้อยเพียงใด โดยค่าความน่าจะเป็นมีค่าอยู่ระหว่าง 0 กับ 1
ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์
นิยาม ให้ S แทนแซมเปิลสเปซจากการทดลองสุ่ม โดยที่ผลลัพธ์แต่ละผลลัพธ์ใน S มีโอกาสเกิดขึ้นเท่า ๆ กัน และ E เป็นเหตุการณ์ ดังนั้น ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ E ซึ่งต่อไปจะเขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ P(E) หมายถึงอัตราส่วนของ n(E) ต่อ n(S) นั่นคือ
ตัวอย่าง จากการโยนลูกเต๋า 2 ลูกใน 1 ครั้ง จงหาความน่าจะเป็นที่ผลรวมแต้มของลูกเต๋า 2 ลูก เท่ากับ 10
วิธีทำ S = {(1,1), (1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (1,6), (2,1), (2,2), (2,3), (2,4), (2,5), (2,6),
(3,1), (3,2), (3,3), (3,4), (3,5), (3,6), (4,1), (4,2), (4,3), (4,4), (4,5), (4,6),
(5,1), (5,2), (5,3), (5,4), (5,5), (5,6), (6,1), (6,2), (6,3), (6,4), (6,5), (6,6)}
E = {(4,6), (5,5), (6,4)}
จะได้ว่า n(S) = 36 , n(E) = 3
ดังนั้น P(E) = = #
ตัวอย่าง การโยนเหรียญ 2 อัน 1 ครั้ง จงหาความน่าจะเป็นที่จะเหรียญจะขึ้นหัว 1 เหรียญ
วิธีทำ S = {HH, HT, TH, TT}, n(S) = 4
E = {HT, TH} , n(E) = 2
ดังนั้น P(E) = = #
หมายเหตุ
1. ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ใด ๆ ก็คือ ตัวเลขตัวหนึ่งซึ่งบอกให้เราทราบว่า เหตุการณ์นั้น ๆ มีโอกาสเกิดขึ้นมากน้อยเพียงใด เช่น ถ้า P(E) = แสดงว่า เหตุการณ์ E มีโอกาสเกิดขึ้นเพียง 1 ใน 2 หรืออาจจะกล่าวได้ว่า เหตุการณ์ E มีโอกาสเกิดขึ้นและไม่มีโอกาสเกิดขึ้นเท่า ๆ กัน
2. ถ้า S เป็นเซตจำกัด เราทราบแล้วว่า 0 £ n(E) £ n(S) ดังนั้น 0 £ P(E) £ 1
3. P(E) = 0 ก็ต่อเมื่อ E = f
4. P(E) = 1 ก็ต่อเมื่อ E = S
การแจกแจงความน่าจะเป็น
ในการกระทำอย่างหนึ่งเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นอาจมีลักษณะเป็นตัวเลข หรือไม่เป็นตัวเลขก็ได้
เช่น ถ้าโยนลูกเต๋า 1 ลูก แซมเปิลสเปซ คือ S = {1,2,3,4,5,6} เมื่อสมาชิกในแซมเปิลสเปช คือ แต้มที่เป็นไปได้ กรณีนี้แซมเปิลสเปซเป็นค่าตัวเลข
หรือ ถ้าโยนเหรียญ 2 อันพร้อมกัน แซมเปิลสเปซ คือ S = {HH, HT, TH, TT} ซึ่งแซมเปิลสเปซนี้ไม่เป็นตัวเลข ในบางครั้งเพื่อความสะดวกในการนำไปคำนวณ เราจึงกำหนดตัวเลขเพื่อใช้แทนสมาชิกในแซมเปิลสเปซ ตัวเลขเหล่านี้เรียกว่า ตัวแปรสุ่ม
นิยาม ตัวแปรสุ่ม (Random variables) (หรืออาจมองว่าเป็น ฟังก์ชัน ซึ่งใช้สัญลักษณ์ )
เราจะเรียกฟังก์ชันที่เกิดจากการความสัมพันธ์จาก แซมเปิลสเปช ไปยัง จำนวนจริง ว่า ตัวแปรสุ่ม
นั่นคือ หรือ เมื่อ เป็นจำนวนจริงใดๆ
หมายเหตุ โดเมนของ มีค่าเป็น
ประเภทของตัวแปรสุ่ม
- ตัวแปรสุ่มแบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete random variable)
เป็นตัวแปรสุ่มที่แสดงค่าเป็นตัวเลข เป็นค่าที่ไม่ต่อเนื่องกัน แซมเปิลสเปซมีสมาชิกเป็นจำนวนที่นับได้ และมีRange เป็นจุด ๆ
- ตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่อง (Continuous random variable)
เป็นตัวแปรสุ่มที่แสดงค่าเป็นตัวเลข เป็นค่าที่ต่อเนื่องกัน แซมเปิลสเปซมีสมาชิกเป็นจำนวนที่นับไม่ได้ และมี Range เป็นช่วง เช่น ความสูง น้ำหนัก อุณหภูมิ ช่วงเวลา
ตัวอย่าง (ตัวแปรสุ่มแบบไม่ต่อเนื่อง) ถ้าให้ X เป็นจำนวนเหรียญที่ขึ้นหัวในการโยนเหรียญ 2 อัน นั่นคือ
เมื่อ ค่า 0 แทน TT , ค่า 1 แทน HT และ TH , และ ค่า 2 แทน HH
ซึ่งสามารถเขียนเป็นตารางแสดงแซมเปิลสเปซ และค่าของ X ดังนี้
|
Sample Space |
|
|
HH HT, TH TT |
2 1 0 |
ตัวอย่าง (ตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่อง) ให้ X แทนความสูงของนักเรียนให้ห้อง จะได้ว่า X มีค่าต่าง ๆ กัน โดยที่ค่าที่เป็นไปได้คือ cm
ความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่ม
เนื่องจากตัวแปรสุ่มเป็นการกำหนดค่าของเหตุการณ์ต่างๆ ให้เป็นตัวเลข ซึ่งทำให้เราสามารถหาความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่มได้ และเนื่องจากตัวแปรสุ่มมีทั้งแบบต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องเราจึงใช้นิยามที่ต่างกันดังนี้
การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบไม่ต่อเนื่อง
นิยาม ให้ X เป็นตัวแปรสุ่มแบบไม่ต่อเนื่องซึ่งมีค่าเป็น ฟังก์ชัน ซึ่งกำหนดโดย
เมื่อ โดยที่
และ จะเรียก ว่า ฟังก์ชันของความน่าจะเป็น (Probability function) โดยที่ มีคุณสมบัติดังนี้
1. for all
2.
ตัวอย่าง การโยนเหรียญ 2 อัน 1 ครั้ง ถ้าให้ E = {HT, TH} ถ้าให้ X แทน จำนวนเหรียญที่ขึ้นหัว
ตัวอย่าง โยนเหรียญ 3 อัน ถ้า คือ ตัวแปรสุ่มที่แสดงจำนวนเหรียญที่ขึ้นหัว ดังนั้นค่าความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่ม ในทุก ๆ ค่าที่เป็นได้ สามารถเขียนเป็นตารางแสดงได้ดังนี้
|
เหตุการณ์ |
P(X = ) |
|
|
TTT HTT, THT, TTH HHT, HTH, THH HHH |
0 1 2 3 |
1/8 3/8 3/8 1/8 |
|
รวม |
1 |
|
การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบต่อเนื่อง
นิยาม ถ้า เป็นตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่อง จะเรียกฟังก์ชัน ว่าเป็นฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น (Probability density function; p.d.f.) เมื่อ f มีสมบัติดังนี้
1. ทุกค่าของ
2.
ทฤษฏีบท ให้ X เป็นตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่อง เราสามารถหาความน่าจะเป็นได้จาก
เมื่อ
ซึ่งสามารถเขียนกราฟของฟังก์ชันซึ่งเป็น pdf ได้ดังนี้
