טבלת הסתברות
📊 טבלת הסתברות
איך בונים, ממלאים וקוראים מטבלת הסתברות
🎯 מה זה טבלת הסתברות?
טבלת הסתברות היא כלי שמציג את כל ההסתברויות של שני מאורעות בצורה מסודרת.
הטבלה עוזרת לנו:
- לראות את כל האפשרויות במבט אחד
- לחשב הסתברויות מותנות בקלות
- לבדוק אם מאורעות בלתי תלויים
📐 מבנה הטבלה
| \(B\) | \(\bar{B}\) (לא B) | סה"כ שורה | |
|---|---|---|---|
| \(A\) | \(P(A \cap B)\) | \(P(A \cap \bar{B})\) | \(P(A)\) |
| \(\bar{A}\) (לא A) | \(P(\bar{A} \cap B)\) | \(P(\bar{A} \cap \bar{B})\) | \(P(\bar{A})\) |
| סה"כ עמודה | \(P(B)\) | \(P(\bar{B})\) | 1 |
✅ כללי הטבלה
1️⃣ סכום שורה
סכום כל תא בשורה = הסתברות השורה
\(P(A \cap B) + P(A \cap \bar{B}) = P(A)\)
2️⃣ סכום עמודה
סכום כל תא בעמודה = הסתברות העמודה
\(P(A \cap B) + P(\bar{A} \cap B) = P(B)\)
3️⃣ סכום כללי
סכום כל 4 התאים הפנימיים = 1
סכום עמודת/שורת סה"כ = 1
4️⃣ משלים
\(P(A) + P(\bar{A}) = 1\)
\(P(B) + P(\bar{B}) = 1\)
✏️ דוגמה 1: מילוי טבלה מנתונים
נתון:
- 40% מהתלמידים לומדים מתמטיקה (M)
- 50% לומדים פיזיקה (P)
- 20% לומדים גם מתמטיקה וגם פיזיקה
שלב 1: נרשום את מה שידוע
| P | לא P | סה"כ | |
|---|---|---|---|
| M | 0.20 | ? | 0.40 |
| לא M | ? | ? | ? |
| סה"כ | 0.50 | ? | 1 |
שלב 2: נשלים את החסר
\(P(M \cap \bar{P}) = P(M) - P(M \cap P) = 0.40 - 0.20 = 0.20\)
\(P(\bar{M} \cap P) = P(P) - P(M \cap P) = 0.50 - 0.20 = 0.30\)
\(P(\bar{P}) = 1 - P(P) = 1 - 0.50 = 0.50\)
\(P(\bar{M}) = 1 - P(M) = 1 - 0.40 = 0.60\)
\(P(\bar{M} \cap \bar{P}) = P(\bar{M}) - P(\bar{M} \cap P) = 0.60 - 0.30 = 0.30\)
שלב 3: הטבלה המלאה
| P | לא P | סה"כ | |
|---|---|---|---|
| M | 0.20 | 0.20 | 0.40 |
| לא M | 0.30 | 0.30 | 0.60 |
| סה"כ | 0.50 | 0.50 | 1 |
בדיקה: \(0.20 + 0.20 + 0.30 + 0.30 = 1\) ✓
🔍 קריאת מידע מהטבלה
מהטבלה שמילאנו, נענה על שאלות:
שאלה 1: מה ההסתברות שתלמיד לומד מתמטיקה או פיזיקה (או שניהם)?
\(P(M \cup P) = P(M) + P(P) - P(M \cap P) = 0.40 + 0.50 - 0.20 = 0.70\)
או: סכום כל התאים חוץ מ-\(P(\bar{M} \cap \bar{P})\): \(1 - 0.30 = 0.70\)
שאלה 2: מה ההסתברות שתלמיד לומד רק מתמטיקה (ולא פיזיקה)?
\(P(M \cap \bar{P}) = 0.20\) (קוראים ישירות מהטבלה)
שאלה 3: מה ההסתברות שתלמיד לא לומד אף אחד מהמקצועות?
\(P(\bar{M} \cap \bar{P}) = 0.30\) (קוראים ישירות מהטבלה)
🎯 הסתברות מותנית מהטבלה
\(P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} = \frac{\text{התא המשותף}}{\text{סה"כ העמודה/שורה של התנאי}}\)
שאלה 4: מה ההסתברות שתלמיד לומד מתמטיקה, בהינתן שהוא לומד פיזיקה?
\(P(M|P) = \frac{P(M \cap P)}{P(P)} = \frac{0.20}{0.50} = \frac{2}{5} = 0.40\)
שאלה 5: מה ההסתברות שתלמיד לומד פיזיקה, בהינתן שהוא לומד מתמטיקה?
\(P(P|M) = \frac{P(M \cap P)}{P(M)} = \frac{0.20}{0.40} = \frac{1}{2} = 0.50\)
שאלה 6: מה ההסתברות שתלמיד לא לומד פיזיקה, בהינתן שהוא לא לומד מתמטיקה?
\(P(\bar{P}|\bar{M}) = \frac{P(\bar{M} \cap \bar{P})}{P(\bar{M})} = \frac{0.30}{0.60} = \frac{1}{2} = 0.50\)
🔗 בדיקת אי-תלות מהטבלה
מאורעות בלתי תלויים אם:
\(P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)\)
בדיקה בדוגמה שלנו:
\(P(M) \cdot P(P) = 0.40 \times 0.50 = 0.20\)
\(P(M \cap P) = 0.20\)
מכיוון ש- \(0.20 = 0.20\) ✓ → המאורעות בלתי תלויים!
💡 דרך נוספת לבדיקה:
אם \(P(A|B) = P(A)\) → בלתי תלויים
בדוגמה: \(P(M|P) = 0.40 = P(M)\) ✓
✏️ דוגמה 2: טבלה עם מספרים (לא הסתברויות)
נתון: בכיתה 30 תלמידים. 18 בנות, 12 בנים. 20 עוברים משקפיים - מתוכם 14 בנות.
טבלת המספרים:
| משקפיים | בלי משקפיים | סה"כ | |
|---|---|---|---|
| בנות | 14 | 4 | 18 |
| בנים | 6 | 6 | 12 |
| סה"כ | 20 | 10 | 30 |
חישובים:
הסתברות שתלמיד אקראי הוא בת עם משקפיים:
\(P(\text{בת} \cap \text{משקפיים}) = \frac{14}{30} = \frac{7}{15}\)
הסתברות שתלמיד עם משקפיים הוא בן (מותנית):
\(P(\text{בן}|\text{משקפיים}) = \frac{6}{20} = \frac{3}{10}\)
(6 בנים עם משקפיים מתוך 20 עם משקפיים)
הסתברות שבת אקראית מרכיבה משקפיים:
\(P(\text{משקפיים}|\text{בת}) = \frac{14}{18} = \frac{7}{9}\)
(14 בנות עם משקפיים מתוך 18 בנות)
💡 טיפים למבחן
1️⃣ תמיד לצייר טבלה
גם אם לא ביקשו - זה עוזר לארגן את הנתונים
2️⃣ להתחיל מהידוע
למלא קודם את מה שנתון, ואז להשלים בחיסורים
3️⃣ לבדוק סכומים
שורות ועמודות מסתכמות לסה"כ, והכל מסתכם ל-1
4️⃣ מותנית = לחלק
התא המבוקש חלקי סה"כ של התנאי
📝 סיכום
סכום שורה = \(P(A)\) | סכום עמודה = \(P(B)\) | סכום הכל = 1
\(P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} = \frac{\text{התא}}{\text{סה"כ התנאי}}\)
בלתי תלויים: \(P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)\)