Przejdź do treści
Prawdopodobieństwo

Schemat Bernoulliego na maturze - wzór, prawdopodobieństwo sukcesu i zadania krok po kroku

Rzucasz monetą kilka razy i masz policzyć prawdopodobieństwo dokładnie k sukcesów? To schemat Bernoulliego. Pokazuję wzór, skąd się bierze, i rozwiązuję 5 zadań krok po kroku.

·8 min czytania

Po czym poznać, że to schemat Bernoulliego

Zanim przejdziesz do ogólnego przewodnika po prawdopodobieństwie, warto poznać jeden konkretny sygnał, który powinien Ci się zapalić w głowie na widok zadania: powtarzamy to samo doświadczenie kilka razy, niezależnie, i pytamy o dokładnie k sukcesów. Rzucamy monetą 3 razy - dokładnie 2 orły. Rzucamy kostką 4 razy - dokładnie 1 szóstka. Losujemy kulę ze zwracaniem 5 razy - dokładnie 3 białe. Za każdym razem, gdy widzisz te słowa kluczowe („rzucamy n razy”, „losujemy ze zwracaniem”, „dokładnie k razy”), masz do czynienia ze schematem Bernoulliego, i zamiast liczyć wszystko ręcznie, możesz użyć jednego gotowego wzoru.

Problem w tym, że mnóstwo uczniów próbuje takie zadania rozwiązywać przez rysowanie drzewka albo wypisywanie wszystkich możliwości - da się tak zrobić dla 3 rzutów monetą, ale robi się to niewykonalne przy 5 czy 6 powtórzeniach. Ten wzór jest właśnie po to, żeby tego uniknąć.

Warunki schematu Bernoulliego

Schemat Bernoulliego stosujesz, gdy spełnione są trzy warunki:

  1. 1.Doświadczenie powtarzamy nn razy, niezależnie od siebie (wynik jednej próby nie wpływa na kolejną - dlatego losowanie musi być ze zwracaniem, a nie bez zwracania).
  2. 2.W każdej próbie są tylko dwa możliwe wyniki: sukces albo porażka.
  3. 3.Prawdopodobieństwo sukcesu pp jest takie samo w każdej próbie (a prawdopodobieństwo porażki to zawsze 1p1-p).

Jeśli te trzy warunki są spełnione, prawdopodobieństwo otrzymania dokładnie kk sukcesów w nn próbach wynosi:

P(X=k)=binomnkcdotpkcdot(1p)nkP(X=k) = \\binom{n}{k} \\cdot p^k \\cdot (1-p)^{n-k}

gdzie binomnk=fracn!k!cdot(nk)!\\binom{n}{k} = \\frac{n!}{k! \\cdot (n-k)!} to liczba sposobów, na jakie możesz wybrać, które kk spośród nn prób jest sukcesami (przypomnienie tego wzoru znajdziesz w przewodniku po kombinatoryce, bo to dokładnie ta sama liczba, co przy wyborze podzbioru).

Skąd bierze się ten wzór? Każdy konkretny ciąg wyników z dokładnie kk sukcesami i nkn-k porażkami ma to samo prawdopodobieństwo pk(1p)nkp^k (1-p)^{n-k} (bo próby są niezależne, więc mnożysz prawdopodobieństwa). A takich ciągów jest dokładnie binomnk\\binom{n}{k} - tyle, ile sposobów rozmieszczenia kk sukcesów na nn pozycjach. Mnożysz jedno przez drugie i masz cały wzór.

Skąd dokładnie bierze się ten wzór - wyprowadzenie na małej próbce

Zanim przejdziemy do większych przykładów, warto zobaczyć ten wzór „od kuchni”, bo wtedy naprawdę zapamiętasz, po co jest w nim akurat symbol Newtona. Weźmy 3 rzuty monetą i policzmy prawdopodobieństwo dokładnie 2 orłów, ale tym razem bez wzoru, tylko wypisując wszystko ręcznie.

Każdy wynik to ciąg trzech liter, O (orzeł) albo R (reszka). Interesują nas ciągi z dokładnie dwoma O. Są to: OOR, ORO, ROO. Zauważ, że każdy z tych trzech ciągów ma dokładnie takie samo prawdopodobieństwo, bo próby są niezależne: prawdopodobieństwo dowolnego konkretnego ciągu trzech rzutów to left(frac12right)3=frac18\\left(\\frac{1}{2}\\right)^3 = \\frac{1}{8}, niezależnie od tego, w jakiej kolejności wypadły orły i reszki. Skoro pasujących ciągów jest 3, to całe prawdopodobieństwo to 3cdotfrac18=frac383 \\cdot \\frac{1}{8} = \\frac{3}{8}.

A skąd wiadomo, że pasujących ciągów jest akurat 3, bez wypisywania ich ręcznie? To jest dokładnie pytanie: „na ile sposobów mogę wybrać, które 2 z 3 rzutów są orłami?” - a to jest binom32=3\\binom{3}{2} = 3, czyli ta sama liczba, którą liczysz przy wyborze podzbioru w kombinatoryce. Dla większych nn i kk wypisywanie ciągów ręcznie przestaje być wykonalne, ale zasada zostaje dokładnie ta sama: liczba pasujących ciągów razy prawdopodobieństwo jednego ciągu.

Przykład 1: Rzuty monetą - najprostszy przypadek

0/6

Rzucamy symetryczną monetą 3 razy. Oblicz prawdopodobieństwo, że orzeł wypadnie dokładnie 2 razy.

Sukces to „orzeł”, więc p=frac12p = \\frac{1}{2}. Mamy n=3n=3 próby i szukamy k=2k=2 sukcesów.

Pokaż rozwiązanie
P(X=2)=binom32cdotleft(frac12right)2cdotleft(frac12right)1=3cdotfrac14cdotfrac12=frac38P(X=2) = \\binom{3}{2} \\cdot \\left(\\frac{1}{2}\\right)^2 \\cdot \\left(\\frac{1}{2}\\right)^{1} = 3 \\cdot \\frac{1}{4} \\cdot \\frac{1}{2} = \\frac{3}{8}

Możesz to sprawdzić ręcznie, bo przy 3 rzutach jest tylko 23=82^3=8 możliwych wyników: OOO, OOR, ORO, ROO, ORR, ROR, RRO, RRR (O - orzeł, R - reszka). Dokładnie 2 orły dają wyniki OOR, ORO, ROO - czyli 3 z 8, dokładnie frac38\\frac{3}{8}. Wzór działa.

Przykład 2: Kostka do gry

0/6

Rzucamy symetryczną sześcienną kostką 4 razy. Oblicz prawdopodobieństwo, że szóstka wypadnie dokładnie raz.

Sukces to wyrzucenie szóstki: p=frac16p = \\frac{1}{6}, porażka to każda inna ściana: 1p=frac561-p = \\frac{5}{6}. Mamy n=4n=4, k=1k=1.

Pokaż rozwiązanie
P(X=1)=binom41cdotleft(frac16right)1cdotleft(frac56right)3=4cdotfrac16cdotfrac125216=frac5001296=frac125324P(X=1) = \\binom{4}{1} \\cdot \\left(\\frac{1}{6}\\right)^1 \\cdot \\left(\\frac{5}{6}\\right)^3 = 4 \\cdot \\frac{1}{6} \\cdot \\frac{125}{216} = \\frac{500}{1296} = \\frac{125}{324}

Tutaj wypisywanie wszystkich możliwości ręcznie już nie ma sensu (kostka ma 64=12966^4 = 1296 możliwych wyników) - to jest właśnie moment, w którym wzór Bernoulliego oszczędza Ci naprawdę dużo czasu na maturze.

Przykład 3: Losowanie kul ze zwracaniem

0/6

W pojemniku są 3 kule białe i 2 czarne. Losujemy kulę, zapisujemy kolor, wkładamy z powrotem i losujemy ponownie - łącznie 4 razy. Oblicz prawdopodobieństwo, że dokładnie 3 razy wylosujemy kulę białą.

To, że losujemy ze zwracaniem, jest kluczowe - dzięki temu każde losowanie jest niezależne i prawdopodobieństwo sukcesu jest stałe. Sukces to „kula biała”: p=frac35p = \\frac{3}{5}, porażka to „kula czarna”: 1p=frac251-p = \\frac{2}{5}. Mamy n=4n=4, k=3k=3.

Pokaż rozwiązanie
P(X=3)=binom43cdotleft(frac35right)3cdotleft(frac25right)1=4cdotfrac27125cdotfrac25=frac216625P(X=3) = \\binom{4}{3} \\cdot \\left(\\frac{3}{5}\\right)^3 \\cdot \\left(\\frac{2}{5}\\right)^1 = 4 \\cdot \\frac{27}{125} \\cdot \\frac{2}{5} = \\frac{216}{625}

Gdyby zadanie mówiło, że losujemy bez zwracania, schemat Bernoulliego w ogóle by się nie stosował - prawdopodobieństwo wylosowania białej kuli zmieniałoby się z losowania na losowanie, bo pula kul by się zmniejszała. To jest jeden z najczęstszych warunków, które sprawdzają zadania maturalne, więc zawsze czytaj uważnie, czy jest mowa o zwracaniu.

Przykład 4: Co najmniej k sukcesów

0/6

Rzucamy symetryczną kostką 3 razy. Sukcesem nazywamy wyrzucenie liczby parzystej oczek. Oblicz prawdopodobieństwo, że sukces wystąpi co najmniej 2 razy.

Sukces to wyrzucenie 2, 4 albo 6 oczek, czyli p=frac36=frac12p = \\frac{3}{6} = \\frac{1}{2}. Zwrot „co najmniej 2” oznacza, że musisz zsumować przypadki k=2k=2 i k=3k=3 - to najczęstsza pułapka w tym typie zadań, bo łatwo policzyć tylko jeden przypadek i zapomnieć o drugim.

Pokaż rozwiązanie
P(X=2)=binom32cdotleft(frac12right)2cdotleft(frac12right)1=3cdotfrac18=frac38P(X=2) = \\binom{3}{2} \\cdot \\left(\\frac{1}{2}\\right)^2 \\cdot \\left(\\frac{1}{2}\\right)^1 = 3 \\cdot \\frac{1}{8} = \\frac{3}{8} P(X=3)=binom33cdotleft(frac12right)3=frac18P(X=3) = \\binom{3}{3} \\cdot \\left(\\frac{1}{2}\\right)^3 = \\frac{1}{8} P(Xge2)=P(X=2)+P(X=3)=frac38+frac18=frac48=frac12P(X \\ge 2) = P(X=2) + P(X=3) = \\frac{3}{8} + \\frac{1}{8} = \\frac{4}{8} = \\frac{1}{2}

Przy okazji: gdybyś miał policzyć „co najwyżej 1 sukces”, najszybciej jest skorzystać z tego, że wszystkie prawdopodobieństwa sumują się do 1, czyli P(Xle1)=1P(Xge2)P(X \\le 1) = 1 - P(X \\ge 2). To duża oszczędność czasu, gdy „co najwyżej” dotyczyłoby więcej niż jednej wartości.

Przykład 5: Zadanie odwrotne - szukamy prawdopodobieństwa sukcesu

0/6

W pojemniku jest 10 kul, w tym bb kul białych, gdzie 1leble91 \\le b \\le 9. Losujemy kulę ze zwracaniem 2 razy. Wiadomo, że prawdopodobieństwo wylosowania dokładnie jednej kuli białej wynosi 0,420{,}42. Wyznacz bb.

Ten typ zadania lubi się pojawiać na maturze właśnie z parametrem bb zamiast konkretnej liczby - to dokładnie ten sam wzór, tylko używany „od tyłu”. Niech p=fracb10p = \\frac{b}{10} będzie prawdopodobieństwem sukcesu (wylosowania białej). Dla n=2n=2, k=1k=1:

P(X=1)=binom21cdotpcdot(1p)=2p(1p)P(X=1) = \\binom{2}{1} \\cdot p \\cdot (1-p) = 2p(1-p)

Z treści zadania wiemy, że to ma być równe 0,420{,}42:

2p(1p)=0,42impliesp(1p)=0,21impliesp2p+0,21=02p(1-p) = 0{,}42 \\implies p(1-p) = 0{,}21 \\implies p^2 - p + 0{,}21 = 0

Rozwiązujemy to równanie kwadratowe (możesz sięgnąć po wzór na deltę, jeśli potrzebujesz przypomnienia): Delta=14cdot0,21=10,84=0,16\\Delta = 1 - 4 \\cdot 0{,}21 = 1 - 0{,}84 = 0{,}16, więc sqrtDelta=0,4\\sqrt{\\Delta} = 0{,}4.

Pokaż rozwiązanie
p=frac1pm0,42impliesp=0,7quadtextlubquadp=0,3p = \\frac{1 \\pm 0{,}4}{2} \\implies p = 0{,}7 \\quad \\text{lub} \\quad p = 0{,}3

Skoro p=fracb10p = \\frac{b}{10}, to b=7b = 7 lub b=3b = 3. Oba rozwiązania spełniają warunek 1leble91 \\le b \\le 9, więc jeśli zadanie nie daje dodatkowej informacji (na przykład że białych kul jest więcej niż czarnych), poprawną odpowiedzią są obie wartości. To typowa sytuacja w zadaniach maturalnych z parametrem - równanie kwadratowe ma dwa pierwiastki i trzeba sprawdzić, czy oba mieszczą się w dziedzinie zadania, zamiast odruchowo wybierać jeden.

Przykład 6: Zdarzenie przeciwne - „co najmniej jeden sukces”

0/6

Rzucamy symetryczną kostką 5 razy. Oblicz prawdopodobieństwo, że co najmniej raz wypadnie szóstka.

Moglibyśmy liczyć osobno P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)+P(X=4)+P(X=5)P(X=1) + P(X=2) + P(X=3) + P(X=4) + P(X=5), ale to pięć osobnych obliczeń. Dużo szybciej jest skorzystać ze zdarzenia przeciwnego: „co najmniej jeden sukces” to dopełnienie zdarzenia „zero sukcesów”.

Pokaż rozwiązanie
P(Xge1)=1P(X=0)P(X \\ge 1) = 1 - P(X=0)

Liczymy P(X=0)P(X=0), czyli prawdopodobieństwo, że szóstka nie wypadnie ani razu w 5 rzutach. Sukces to szóstka: p=frac16p = \\frac{1}{6}, porażka to 1p=frac561-p = \\frac{5}{6}.

P(X=0)=binom50cdotleft(frac16right)0cdotleft(frac56right)5=1cdot1cdotfrac31257776=frac31257776P(X=0) = \\binom{5}{0} \\cdot \\left(\\frac{1}{6}\\right)^0 \\cdot \\left(\\frac{5}{6}\\right)^5 = 1 \\cdot 1 \\cdot \\frac{3125}{7776} = \\frac{3125}{7776}

Zatem

P(Xge1)=1frac31257776=frac46517776approx0,598P(X \\ge 1) = 1 - \\frac{3125}{7776} = \\frac{4651}{7776} \\approx 0{,}598

Zapamiętaj tę sztuczkę: za każdym razem, gdy zadanie pyta o „co najmniej jeden sukces”, prawie zawsze szybciej jest policzyć 1P(X=0)1 - P(X=0) niż sumować wszystkie pozostałe przypadki osobno.

Wartość oczekiwana - ile sukcesów „średnio” wypada

Oprócz prawdopodobieństwa dokładnie kk sukcesów, w schemacie Bernoulliego czasem pojawia się pytanie o wartość oczekiwaną, czyli średnią liczbę sukcesów, jakiej możesz się spodziewać przy wielokrotnym powtarzaniu całego doświadczenia. Wzór jest bardzo prosty:

E(X)=ncdotpE(X) = n \\cdot p

Na przykład dla 4 rzutów kostką i sukcesu „wypadła szóstka” (p=frac16p = \\frac{1}{6}), oczekiwana liczba szóstek to E(X)=4cdotfrac16=frac23E(X) = 4 \\cdot \\frac{1}{6} = \\frac{2}{3}. To nie oznacza, że w konkretnym eksperymencie wypadnie „dwie trzecie szóstki” - to średnia z bardzo wielu powtórzeń całego doświadczenia (czyli wielu serii po 4 rzuty), a nie wynik pojedynczej serii.

Częste błędy i pułapki

  • Stosowanie wzoru, gdy losowanie jest bez zwracania. Bez zwracania prawdopodobieństwo sukcesu zmienia się w kolejnych próbach, więc warunki schematu Bernoulliego nie są spełnione - trzeba liczyć inaczej (przez prawdopodobieństwo klasyczne albo drzewko).
  • Mylenie pp z 1p1-p. Zawsze najpierw jasno określ, co jest „sukcesem” w danym zadaniu, i dopiero potem podstawiaj do wzoru.
  • Zapominanie o współczynniku binomnk\\binom{n}{k}. Samo pk(1p)nkp^k(1-p)^{n-k} to prawdopodobieństwo jednego konkretnego ciągu wyników, a nie wszystkich możliwych ustawień - bez tego mnożnika wynik będzie za mały.
  • Błędne sumowanie przy „co najmniej” i „co najwyżej”. Trzeba policzyć osobno prawdopodobieństwo dla każdej wartości kk objętej warunkiem i je zsumować, a nie tylko dla jednej wartości brzegowej.
  • Pomijanie sprawdzenia dziedziny parametru w zadaniach odwrotnych (jak Przykład 5) - oba pierwiastki równania mogą być poprawną odpowiedzią.
  • Liczenie „co najmniej jeden sukces” przez sumowanie wielu przypadków zamiast przez zdarzenie przeciwne. Przy większym nn to niepotrzebnie długie i łatwo o pomyłkę - użyj P(Xge1)=1P(X=0)P(X \\ge 1) = 1 - P(X=0).
  • Mylenie wartości oczekiwanej E(X)=npE(X) = np z prawdopodobieństwem P(X=k)P(X=k). To dwa różne pytania: jedno pyta o średnią liczbę sukcesów, drugie o konkretne prawdopodobieństwo.

Co musisz umieć - checklista

  • Rozpoznać w treści zadania sygnały schematu Bernoulliego: powtórzenia, niezależność, stałe pp, dwa możliwe wyniki.
  • Zapisać wzór P(X=k)=binomnkpk(1p)nkP(X=k) = \\binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} i podstawić poprawne nn, kk, pp.
  • Odróżnić losowanie ze zwracaniem (Bernoulli) od losowania bez zwracania (inne metody liczenia).
  • Sumować przypadki przy „co najmniej” i „co najwyżej” zamiast liczyć tylko jedną wartość kk.
  • Rozwiązywać zadania odwrotne, w których szukane jest pp (albo parametr, od którego zależy pp), zamiast P(X=k)P(X=k).
  • Liczyć „co najmniej jeden sukces” przez zdarzenie przeciwne, a wartość oczekiwaną ze wzoru E(X)=npE(X) = np.

Jeśli chcesz utrwalić rachunek na kombinacjach, wróć do przewodnika po kombinatoryce albo przejrzyj pełną bazę zadań CKE z prawdopodobieństwa. Warto też poznać prawdopodobieństwo warunkowe i wzór Bayesa - to kolejny typ zadań, w którym łatwo się pogubić bez jasnego schematu. A jeśli szukasz więcej ćwiczeń z rachunkiem krok po kroku, rozwiąż zadania testowe online.

Następny krok Losuj kolejne zadanie

Kategoria: Prawdopodobieństwo

Zobacz wszystkie

Przestań szukać, zacznij ćwiczyć

Masz tu wszystko czego potrzebujesz do matury. Prawdziwe zadania CKE z rozwiązaniami krok po kroku, filmy i śledzenie postępu.

2376

zadań CKE

2000+

rozwiązań

1537

filmów

Ćwicz w aplikacji Sprawna Matura

Te same zadania CKE z rozwiązaniami, brudnopis i kalkulator, także offline.

Pobierz z App StorePobierz z Google Play