انحصار اور آزاد واقعات کے درمیان فرق
پریس بمقابلہ آزاد تقریبات
ہماری روزانہ کی زندگی میں غیر یقینی. مثال کے طور پر، ایک لاٹری جیتنے کا ایک موقع جسے آپ خریدتے ہیں یا جو آپ نے درخواست کی ہے اسے حاصل کرنے کا ایک موقع. امکانات کا بنیادی نظریہ ریاضی طور پر کچھ ہو رہا ہے کا موقع تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. ممکنہ طور پر ہمیشہ بے ترتیب تجربات کے ساتھ منسلک ہوتا ہے. کئی ممکنہ نتائج کے ساتھ ایک تجربے کو بے ترتیب تجربہ قرار دیا جا سکتا ہے، اگر کسی بھی مقدمے کی سماعت پر نتیجہ پیش نہیں کیا جاسکتا ہے. انحصار اور آزاد واقعات امکانات کے اصول میں استعمال شرائط ہیں.
ایک ایونٹ بی کیا جاتا ہے آزاد واقعہ A، اگر امکان ہے کہ بی اس واقعے پر اثر انداز نہیں ہوتا ہے کہ آیا A ہوا ہے یا نہیں. بس، دو واقعات آزاد ہیں اگر کسی کا نتیجہ دوسرے ایونٹ کے واقعے کی امکانات کو متاثر نہیں کرتا. دوسرے الفاظ میں، بی اے، سے آزاد ہے اگر P (B) = P (B | A). اسی طرح، اے بی، سے آزاد ہے اگر P (A) = P (A | B). یہاں، P (A | B) مشروط امکان A کی طرف اشارہ کرتا ہے، فرض کیا کہ بی ہوا ہے. اگر ہم دو موتیوں کو ڈھونڈتے ہیں، تو ایک نمبر میں ایک مرتے میں کوئی فرق نہیں ہے جو دوسرے مردہ میں آیا ہے.
A کی مشروط احتساب، اس کے مطابق B پی پی ہے (A | B) = P (A∩B) / P (B). لہذا، اگر ایونٹ اے ایونٹمنٹ بی سے آزاد ہے، تو P (A) = P (A | B) کا مطلب ہے کہ P (A∩B) = P (A) X P (B). اسی طرح، اگر P (B) = P (B | A)، پھر P (A∩B) = P (A) X P (B) رکھتا ہے. لہذا، ہم یہ نتیجہ لے سکتے ہیں کہ دو واقعات A اور B آزاد ہیں، اگر صرف اور صرف، شرط P (A∩B) = P (A) X P (B) رکھتا ہے.
اگر ہم پہلی گیند کو تبدیل کرنے کے بعد دوسری گیند تیار کر چکے ہیں تو یہ امکان 2/7 ہوگی. تاہم، اگر ہم پہلی گیند کو تبدیل نہیں کرتے ہیں جو ہم نے باہر لے لیا ہے، تو ہمارے بیگ میں صرف چھ گیندیں ہیں، لہذا سبز رنگ کی ڈرائنگ کا امکان اب 2/6 یا 1/3 ہے. لہذا، دوسرا واقعہ انحصار ہے، کیونکہ پہلی تقریب میں دوسری تقریب پر اثر پڑتا ہے.
انفرادی واقعہ اور آزاد واقعہ کے درمیان کیا فرق ہے؟
دو واقعات کو آزاد واقعات ہونے کا کہا جاتا ہے، اگر دونوں واقعات ایک دوسرے پر اثر انداز نہیں ہوتے ہیں. ورنہ انہیں انحصار کرنے والے واقعات کا کہنا ہے.
اگر دو واقعات A اور B آزاد ہیں تو پھر P (A∩B) = P (A). P (B)