Базовая вероятность

Задача 01 Dice
Бросают два кубика. Какова вероятность, что сумма очков равна 7?
Проверить себя
Ответ: 1/6

Решение: Всего 36 исходов (6*6). Сумму 7 дают 6 пар: (1,6), (2,5), (3,4), (4,3), (5,2), (6,1). Итого 6/36 = 1/6.

Задача 02 Coins
Бросают 3 монеты. Какова вероятность, что выпадет ровно 2 орла?
Проверить себя
Ответ: 0.375

Решение: Всего 8 исходов (2^3). Подходящие комбинации: ООР, ОРО, РОО (3 варианта). 3/8 = 0.375.

Задача 03 Cards
В колоде 52 карты. Вытягиваем две. Какова вероятность, что оба — тузы?
Проверить себя
Ответ: 1/221

Решение: Вероятность первого туза 4/52, второго 3/51. (4/52)*(3/51) = 1/13 * 1/17 = 1/221.

Задача 04 Urn
В урне 5 белых и 3 черных шара. Какова вероятность вытащить подряд 2 белых шара (без возврата)?
Проверить себя
Ответ: 5/14

Решение: Первый белый: 5/8. Второй белый: 4/7. (5/8)*(4/7) = 20/56 = 5/14.

Задача 05 Logic
В коробке 12 карандашей: 4 синих, 5 красных и 3 зеленых. Вы берете один наугад. Какова вероятность, что он НЕ зеленый?
Проверить себя
Ответ: 0.75

Решение: Всего 12 штук. Не зеленых (синие + красные) = 4 + 5 = 9. Вероятность 9/12 = 3/4 = 0.75.

Задача 06 Clients
Вероятность того, что клиент совершит покупку — 0.1. К нам зашло 2 клиента. Какова вероятность, что никто ничего не купит?
Проверить себя
Ответ: 0.81

Решение: Вероятность, что один не купит: 1 - 0.1 = 0.9. События независимы: 0.9 * 0.9 = 0.81.

Задача 07 Team
В отделе 10 сотрудников: 6 девушек и 4 парня. Нужно выбрать двоих. Какова вероятность, что оба выбранных — парни?
Проверить себя
Ответ: 2/15

Решение: Первый парень: 4/10. Второй парень: 3/9. (4/10)*(3/9) = 12/90 = 2/15 ≈ 0.133.

Задача 08 DevOps
Приложение использует два независимых сервера. Вероятность сбоя первого — 5%, второго — 10%. Какова вероятность, что упадут оба?
Проверить себя
Ответ: 0.005 (0.5%)

Решение: Так как сбои независимы, вероятности просто перемножаются: 0.05 * 0.10 = 0.005.

Задача 09 Logic
Монету бросают дважды. Какова вероятность, что выпадет хотя бы один "орел"?
Проверить себя
Ответ: 0.75

Решение: Проще найти вероятность, что орлов не будет (оба раза решка): 0.5 * 0.5 = 0.25. Искомая вероятность: 1 - 0.25 = 0.75.

Задача 10 QA
В ящике 100 деталей, из них 5 бракованных. Какова вероятность, что выбранная деталь будет качественной?
Проверить себя
Ответ: 0.95

Решение: Качественных деталей 100 - 5 = 95. Вероятность 95/100 = 0.95.

Формула Бернулли

Задача 11 Theory
Вероятность успеха в каждом испытании 0.2. Проведено 3 испытания. Какова вероятность ровно 2 успехов?
Проверить себя
Ответ: 0.096

Решение: C(3,2) * 0.2² * 0.8¹ = 3 * 0.04 * 0.8 = 0.096.

Задача 12 Shooter
Стрелок попадает в цель с шансом 0.8. Он стреляет 4 раза. Какова вероятность, что он попадет ровно 3 раза?
Проверить себя
Ответ: 0.4096

Решение: C(4,3) * 0.8³ * 0.2¹ = 4 * 0.512 * 0.2 = 0.4096.

Задача 13 Family
Вероятность рождения мальчика 0.51. В семье 3 ребенка. Вероятность, что среди них ровно 2 мальчика?
Проверить себя
Ответ: 0.382

Решение: C(3,2) * 0.51² * 0.49 = 3 * 0.2601 * 0.49 ≈ 0.382.

Теорема Байеса

Задача 14 Factory
Два станка. 1-й делает 60% деталей (брак 2%), 2-й — 40% (брак 5%). Деталь бракованная. С какого она станка вероятнее?
Проверить себя
Ответ: Вероятнее со второго

Решение:
Общий брак (полная вер-ть): 0.6 * 0.02 + 0.4 * 0.05 = 0.012 + 0.02 = 0.032.
Шанс, что с 1-го: 0.012 / 0.032 = 37.5%.
Шанс, что со 2-го: 0.020 / 0.032 = 62.5%.

Задача 15 MedTest
20% всех писем — спам. Ваш спам-фильтр корректно определяет спам в 90% случаев, но при этом ложно помечает 5% нормальных писем как спам. Письмо попало в папку спама. С какой вероятностью это действительно спам?
Проверить себя
Ответ: 9/11 (≈81.8%)

Решение:
P(Спам) = 0.2,
P(Не спам) = 0.8.
P(Метка | Спам) = 0.9, P(Метка | Не спам) = 0.05.
P(Спам | Метка) = (0.9 × 0.2) / (0.9 × 0.2 + 0.05 × 0.8) = 0.18 / (0.18 + 0.04) = 0.18 / 0.22 = 18 / 22 = 9/11.

Общая статистика

Задача 16 Salary
У 9 сотрудников зарплата 50к, у директора 1 млн. Что лучше опишет типичную зарплату: среднее или медиана?
Проверить себя
Ответ: Медиана

Решение: Среднее (145к) сильно завышено из-за выброса (директора). Медиана (50к) показывает реальную картину для большинства.

Задача 17 A/B Basics
Что такое p-value? Это вероятность того, что гипотеза верна, или вероятность получить данные случайно?
Проверить себя
Ответ: Вероятность получить данные случайно

Решение: Это вероятность получить такой или еще более экстремальный результат, если на самом деле никакого эффекта нет (верна нулевая гипотеза).

Задача 18 Errors
Приведите пример ошибки 1-го рода (Ложноположительный результат) из жизни.
Проверить себя
Ответ: Ложная тревога

Решение: Тест на беременность показал "+", но женщина не беременна. Или пожарная сигнализация сработала без дыма.

Задача 19 Data
Чем выборка отличается от генеральной совокупности?
Проверить себя
Ответ: Часть vs Целое

Решение: Ген. совокупность — это все объекты (напр., все жители страны). Выборка — это подмножество, которое мы реально изучаем. И, чтобы делать правильные выводы, выборка должна быть репрезентативной.

Задача 20 Metrics
Что показывает стандартное отклонение?
Проверить себя
Ответ: Разброс данных

Решение: Оно показывает, насколько значения в выборке в среднем отклоняются от среднего арифметического.

Задача 21 Logic
Корреляция между продажами мороженого и утопленниками высокая. Значит ли это, что мороженое — причина?
Проверить себя
Ответ: Нет

Решение: Корреляция не означает причинно-следственную связь. Тут есть третья переменная ("Жара"), влияющая на оба фактора.

Задача 22 Distributions
Каков процент данных попадает в диапазон ±1 стандартное отклонение в нормальном распределении?
Проверить себя
Ответ: ≈68%

Решение: Это правило "трех сигм". В пределах одной сигмы лежит 68.2% данных, двух — 95.4%, трех — 99.7%.

Задача 23 Anomalies
Как выбросы (аномально большие значения) влияют на среднее и медиану?
Проверить себя
Ответ: На среднее сильно, на медиану почти нет

Решение: Среднее учитывает величину каждого значения. Медиана зависит только от порядка значений, поэтому она устойчива к выбросам.

Задача 24 Theory
Чем категориальные данные отличаются от количественных?
Проверить себя
Ответ: Группы vs Числа

Решение: Категориальные делят данные на группы (напр., пол, город). Количественные выражаются числами, их можно сравнивать и считать (напр., возраст, доход).

Задача 25 Big Numbers
В чем суть закона больших чисел (простыми словами)?
Проверить себя
Ответ: Стабильность на объеме

Решение: Чем больше раз мы повторяем эксперимент, тем ближе средний результат будет к теоретическому ожиданию.

Все самое важное в Telegram!
Подписывайся!

Все проще, чем кажется!

По всем вопросам пишите нам напрямую:

В телеграмм: @judah_mannowdog

На почту: it_minimal@mail.ru