RUВход: одно слово «наудачу», два разных ответа
Точку выбирают наудачу на отрезке $[0,1]$ и смотрят на её квадрат. Какова вероятность, что квадрат меньше $\frac12$?
Первый счёт. Наудачу выбирается сама точка, значит равномерна координата $x$. Тогда
$$\P\left(x^2 < \tfrac12\right) = \P\left(x < \tfrac{1}{\sqrt2}\right) = \frac{1}{\sqrt2} \approx 0.7071$$Второй счёт. Наудачу выбирается площадь квадратика со стороной $x$, значит равномерна величина $u = x^2$. Тогда
$$\P\left(u < \tfrac12\right) = \frac{1/2}{1} = 0.5$$Оба вычисления безупречны, а ответы разные, и никакая аккуратность их не примирит. Дело не в арифметике: слово «наудачу» само по себе вероятность не задаёт. Её задаёт указание, какая именно величина распределена равномерно. Пока это не выбрано, задача не поставлена.
В экзаменационных формулировках выбор обычно сделан за тебя, но сделан одним словом, которое легко проскочить: «точку бросают на отрезок», «момент прихода случаен», «направление выбирают наудачу». Твоя работа — вытащить это слово и превратить в модель.
Первый ход в любой задаче дняНе «какая формула», а два вопроса подряд. Чем задаётся исход: конечным списком, одним числом на отрезке, парой чисел, точкой на окружности? Что в этой модели равномерно: координата, длина, площадь, угол? Пока на оба вопроса нет ответа, считать нечего.
Два разреза: по событию и по опыту
Дальше всё сводится к двум решениям, и их надо не путать, потому что они дают разные действия.
Разрез по событию. Событие разбивается на куски, которые не могут случиться одновременно. Тогда вероятности складываются без всяких поправок:
$$\P(A_1 \cup A_2 \cup \cdots \cup A_n) = \P(A_1) + \P(A_2) + \cdots + \P(A_n)$$Это частный случай формулы включений и исключений: все пересечения пусты, вычитать нечего. Цена бесплатного сложения — обязанность проверить, что куски действительно попарно несовместны. Проверка делается словами: «могут ли случиться сразу два из них?»
Разрез по опыту. Опыт разбивается на части, результаты которых не влияют друг на друга. Тогда вероятности перемножаются. Но «не влияют» — это не наблюдение, а определение:
Независимость — это определениеСобытия $A$ и $B$ независимы, если
$$\P(A \cap B) = \P(A)\,\P(B)$$Для $n$ событий требуется больше: произведение обязано выполняться для любого поднабора, а не только для пар.
Последнее уточнение не педантизм. Бросаем монету дважды: $A$ — орёл в первом броске, $B$ — орёл во втором, $C$ — результаты совпали. Каждая пара независима: например, $\P(A \cap C) = \P(\text{ОО}) = \frac14 = \frac12 \cdot \frac12$, и то же самое для двух других пар. А тройка — нет: если случились $A$ и $B$, то $C$ случилось автоматически, поэтому
$$\P(A \cap B \cap C) = \P(\text{ОО}) = \frac14 \ne \frac18 = \P(A)\P(B)\P(C)$$Попарная независимость слабее полной, и на экзамене этим пользуются в задачах-ловушках.
Несовместные и независимые — почти взаимоисключающие вещиНесовместные: $\P(A \cap B) = 0$, вероятности складываются. Независимые: $\P(A \cap B) = \P(A)\P(B)$, вероятности перемножаются.
Если $\P(A) > 0$ и $\P(B) > 0$, то несовместные события обязательно зависимы: узнав, что случилось $A$, ты узнал, что $B$ не случилось, — влияние максимальное из возможных. Так что «несовместные, значит независимые» — не просто ошибка, а ровно наоборот.
Дополнение: когда оно экономит
Формулу $\P(\bar A) = 1 - \P(A)$ ты знаешь; новое здесь — правило, когда её применять. Дополнение выгодно, когда прямой счёт распадается на много слагаемых, а противоположное событие — на одно. Классический признак: в вопросе стоит «хотя бы один» или «все сразу». Десять монет, вероятность хотя бы одного орла. Прямо — десять слагаемых по числу орлов. Через дополнение — одна строка, потому что «ни одного орла» реализуется единственным исходом:
$$\P = 1 - \left(\frac12\right)^{10} = 1 - \frac{1}{1024} = \frac{1023}{1024} \approx 0.9990$$Дополнение не помогает, когда в условии стоит «ровно». «Ровно один орёл из десяти» — противоположное событие («не ровно один») устроено сложнее прямого, и вычитать бессмысленно.
«Ни одного» — это уже само противоположное событиеВ примере выше слова «ни одного орла» стояли не в вопросе, а в противоположном событии, которое мы посчитали ради ответа. Если же «ни одного» стоит в самом вопросе — «ни на одном кубике не выпала шестёрка», — считать надо ровно его, а оно распадается на независимые части и берётся произведением напрямую: $\left(\frac56\right)^{n}$ для $n$ кубиков. Вычитать нечего. Сегодня b0204 спрашивает про «хотя бы одну» шестёрку, а y0201 — про «ни на одном»: разница в одном слове, и механическое $1 - \ldots$ отвечает в y0201 на другой вопрос — даёт вероятность, близкую к единице, там, где верная близка к нулю.
Бесплатная проверка ответаМонотонность из блока «Мост» работает как контроль: событие «хотя бы одна шестёрка» содержит событие «ровно две шестёрки», значит его вероятность обязана быть больше. Если вышло наоборот — ошибка есть, искать её надо до отправки ответа, а не после.
Мера вместо счёта
Теперь исходов становится бесконечно много. Классическая схема здесь бессильна: и числитель, и знаменатель бесконечны, а вероятность попасть в одну конкретную точку равна нулю.
Выход — заменить «число исходов» на меру: длину на прямой, площадь на плоскости, длину дуги на окружности.
Геометрическая вероятность$$\P(A) = \frac{\mu(A)}{\mu(\Omega)}$$Работает, когда точка выбирается равномерно, то есть вероятность попасть в кусок зависит только от его меры, а не от положения.
Практическое следствие, которого не было в дискретном случае: границы не влияют на ответ. Отдельная точка, отрезок нулевой длины, прямая на плоскости имеют меру нуль, поэтому строгое и нестрогое неравенство дают одно и то же число. Условия «разминулись меньше чем на 15 минут» и «не более чем на 15 минут» — это один и тот же ответ.
Числитель при этом почти никогда не дан прямо: его надо найти, решив неравенство.
Пример. Точка $x$ выбирается равномерно на $[0,1]$. Какова вероятность, что $x(1-x) > \frac{3}{16}$?
Решаем неравенство: $16x^2 - 16x + 3 < 0$, корни $\frac14$ и $\frac34$, значит благоприятное множество — интервал $\left(\frac14, \frac34\right)$ длины $\frac12$. Ответ $0.5$. Считать было нечего, работать пришлось с неравенством.
Пара чисел: единичный квадрат
Если в задаче два независимых равномерных числа $x$ и $y$ на $[0,1]$, то пара $(x, y)$ равномерно распределена в единичном квадрате: вероятность попасть в прямоугольник $[a_1, a_2] \times [b_1, b_2]$ равна $(a_2 - a_1)(b_2 - b_1)$ — произведение по независимости, и это ровно его площадь. Дальше вероятность любого события — площадь области, потому что площадь всего квадрата равна единице.
Вся работа — перевести слова условия в область. Ниже словарь, который закрывает почти все экзаменационные формулировки.
| Условие на пару | Область в квадрате | Площадь |
|---|
| $x < a$ | вертикальная полоса | $a$ |
| $\max(x,y) < a$ | квадратик в углу | $a^2$ |
| $y > x + c$ | треугольник над прямой | $\frac{(1-c)^2}{2}$ |
| $|x - y| \le t$ | полоса вдоль диагонали | $1 - (1-t)^2$ |
Последняя строка — рабочая лошадка темы, и её стоит разобрать в общем виде, сразу с разными краями. Пусть условие имеет вид
$$-a \le x - y \le b, \qquad a \ge 0,\ b \ge 0$$Прямо считать площадь неудобно: область шестиугольная. Дополнение устроено проще — это два прямоугольных треугольника, отрезанных прямыми $x - y = -a$ и $x - y = b$ в противоположных углах, с катетами $1-a$ и $1-b$:
$$\P = 1 - \frac{(1-a)^2}{2} - \frac{(1-b)^2}{2}$$Три проверки формулы. При $a = b = t$ получается симметричная полоса и $1 - (1-t)^2$ — совпало с таблицей. При $a = b = 0$ выходит 0: условие $x = y$ имеет нулевую вероятность. При $a = b = 1$ выходит 1: условие выполняется всегда. Числовой пример: $a = 0.2$, $b = 0.5$ дают $1 - 0.32 - 0.125 = 0.555$.
Как это условие приходит на экзаменПочти никогда не в виде неравенства. Приходит оно так: «двое приходят наудачу в течение часа, первый ждёт $t_1$ минут, второй $t_2$ минут». Перевод дословный: встреча состоится, если пришедший первым ещё не ушёл, то есть если разность моментов прихода лежит между $-t_1$ и $t_2$. Дальше — формула выше. Узнавай эту задачу по структуре: два поезда в порту, два звонка, два сигнала на линии.
Симметрия: ответ без вычислений
Последний приём дня самый мощный и самый дешёвый.
Пусть $X_1, \ldots, X_n$ независимы и равномерны на отрезке. Совпадения имеют вероятность нуль, поэтому все $n!$ порядков этих чисел по величине равновозможны: никакой порядок ничем не выделен, переименование величин переводит один порядок в другой. Значит вероятность любого события, которое описывается только словами «кто за кем», равна доле подходящих порядков.
Пример. Четыре числа выбраны независимо и равномерно на $[0,1]$. Какова вероятность, что наибольшим окажется второе? Порядков $4! = 24$, второе стоит последним по величине в $3! = 6$ из них, ответ $\frac{6}{24} = \frac14$. Интегралов не понадобилось.
Второй облик того же приёма — якорь. Если событие распадается на несколько случаев, которые отличаются только именем объекта, посчитай вероятность одного и умножь на число случаев. Работает это только при одном условии, и его надо проверять каждый раз: случаи обязаны быть попарно несовместными, иначе умножение считает пересечения по нескольку раз.
Где ломается умножение на число случаев«Хотя бы на одном из четырёх кубиков шестёрка» — четыре случая по $\frac16$, но они совместны (шестёрок может быть две), и ответ не $\frac46$. Там работает дополнение. «Три точки лежат в полуокружности, начинающейся в первой из них» и то же самое для второй — случаи несовместны, начало у такой полуокружности одно, и складывать можно. Разница между этими двумя ситуациями — единственное, что надо проверить перед умножением.
Что должно остаться в голове
- Сначала модель: чем задаётся исход и что в ней равномерно. Потом всё остальное.
- Несовместные складываем, независимые перемножаем. Это разные разрезы и разные действия.
- Независимость — определение через произведение; для трёх и более событий попарной мало.
- «Хотя бы один» и «все сразу» — считай дополнение; «ни одного» в вопросе — это уже само дополнение, бери произведение; «ровно один» — не считай.
- Бесконечное $\Omega$ — бери меру: длину, площадь, длину дуги. Границы ответа не меняют.
- Пара равномерных чисел — точка в единичном квадрате; условие переводится в область, а невыпуклую область считай через дополнение из треугольников.
- Если объекты равноправны, ищи ответ в долях порядков или в якоре с умножением на число несовместных случаев.
ENOpening: one word, “at random,” two different answers
A point is chosen at random on $[0,1]$, and we look at its square. What is the probability that the square is less than $\frac12$?
First calculation. The point itself is chosen at random, so its coordinate $x$ is uniform:
$$\P\left(x^2 < \tfrac12\right) = \P\left(x < \tfrac{1}{\sqrt2}\right) = \frac{1}{\sqrt2} \approx 0.7071$$Second calculation. Suppose instead that the area of the square with side $x$ is chosen at random; then $u=x^2$ is uniform:
$$\P\left(u < \tfrac12\right) = \frac{1/2}{1} = 0.5$$Both calculations are flawless, yet the answers differ, and no amount of tidiness can reconcile them. The issue is not arithmetic: “at random” by itself does not specify a probability model. The missing instruction is which quantity is uniformly distributed. Until that is chosen, the problem is not fully stated.
Exam questions usually make the choice for you with one easy-to-miss phrase: “choose a point uniformly on the interval,” “the arrival time is random,” or “choose a direction at random.” Your job is to extract that phrase and turn it into a model.
The first move in every problem todayDo not ask “which formula?” Ask two questions in sequence. What determines the outcome: a finite list, one number on an interval, a pair of numbers, or a point on a circle? What is uniform in this model: a coordinate, length, area, or angle? Until both questions have answers, there is nothing to calculate.
Two splits: by event and by experiment
Everything that follows reduces to two kinds of splitting. Do not confuse them, because they lead to different operations.
Split by event. Break an event into pieces that cannot happen simultaneously. Their probabilities add without correction:
$$\P(A_1 \cup A_2 \cup \cdots \cup A_n) = \P(A_1) + \P(A_2) + \cdots + \P(A_n)$$This is the special case of inclusion–exclusion in which all intersections are empty. The price of free addition is checking that the pieces really are pairwise disjoint. Ask in words: “Can two of these happen at once?”
Split by experiment. Break an experiment into parts whose outcomes do not affect one another. Their probabilities multiply. But “do not affect” is a definition, not an observation:
Independence is a definitionEvents $A$ and $B$ are independent when
$$\P(A \cap B) = \P(A)\,\P(B)$$For $n$ events, more is required: the product identity must hold for every subcollection, not just for pairs.
That last qualification is not pedantry. Toss a coin twice: $A$ is heads on the first toss, $B$ is heads on the second, and $C$ means the two results match. Every pair is independent—for example, $\P(A \cap C)=\P(\text{HH})=\frac14=\frac12\cdot\frac12$, and similarly for the other pairs. But the triple is not: if $A$ and $B$ occur, $C$ occurs automatically, so
$$\P(A \cap B \cap C)=\P(\text{HH})=\frac14 \ne \frac18=\P(A)\P(B)\P(C)$$Pairwise independence is weaker than mutual independence, and exam questions use this as a trap.
Mutually exclusive and independent are almost opposite ideasMutually exclusive: $\P(A \cap B)=0$, so probabilities add. Independent: $\P(A \cap B)=\P(A)\P(B)$, so probabilities multiply.
If $\P(A)>0$ and $\P(B)>0$, mutually exclusive events are necessarily dependent: learning that $A$ happened tells you that $B$ did not—the strongest possible influence. Thus “mutually exclusive, therefore independent” is not merely wrong; it reverses the truth.
The complement: when it saves work
You know $\P(\bar A)=1-\P(A)$; today’s new point is when to use it. The complement is useful when the direct count has many terms but the opposite event has one. The classic signals are “at least one” and “all of them.” For ten coin tosses, ask for the probability of at least one head. Directly, there are ten terms by number of heads. Through the complement, there is one line because “no heads” is one outcome:
$$\P = 1 - \left(\frac12\right)^{10} = 1 - \frac{1}{1024} = \frac{1023}{1024} \approx 0.9990$$The complement does not help when the condition says “exactly.” For “exactly one head out of ten,” the opposite event (“not exactly one”) is more complicated than the direct event, so subtraction is pointless.
“None” is already the complementary eventIn the example above, “no heads” appeared in the opposite event, which we counted to get the answer. If “none” appears in the question itself—“no die shows a six”—count exactly that event. It splits into independent parts and is obtained directly as $\left(\frac56\right)^n$ for $n$ dice; there is nothing to subtract. Today b0204 asks for “at least one” six, while y0201 asks for “none”: one word changes the operation. Mechanically writing $1-\ldots$ for y0201 answers a different question and gives a probability near one where the correct answer is near zero.
A free answer checkMonotonicity from the Bridge provides a quick check: the event “at least one six” contains “exactly two sixes,” so its probability must be larger. If yours is smaller, find the error before submitting.
Measure instead of counting
Now there are infinitely many outcomes. The classical model is powerless: both numerator and denominator are infinite, and the probability of landing on one particular point is zero.
Replace the “number of outcomes” with a measure: length on a line, area in the plane, or arc length on a circle.
Geometric probability$$\P(A) = \frac{\mu(A)}{\mu(\Omega)}$$This works when the point is chosen uniformly, so the chance of landing in a piece depends only on its measure, not its location.
One practical consequence absent from the discrete case is that boundaries do not affect the answer. A single point, a zero-length interval, and a line in the plane all have measure zero, so strict and non-strict inequalities give the same value. “They arrive less than 15 minutes apart” and “no more than 15 minutes apart” have the same answer.
The numerator is almost never handed to you; find it by solving an inequality.
Example. Choose $x$ uniformly on $[0,1]$. What is the probability that $x(1-x)>\frac{3}{16}$?
Solve the inequality: $16x^2-16x+3<0$. Its roots are $\frac14$ and $\frac34$, so the favorable set is $\left(\frac14,\frac34\right)$, of length $\frac12$. The answer is $0.5$. There was nothing to enumerate; the work was solving the inequality.
A pair of numbers: the unit square
If $x$ and $y$ are independent uniform numbers on $[0,1]$, then $(x,y)$ is uniformly distributed in the unit square. The probability of a rectangle $[a_1,a_2]\times[b_1,b_2]$ is $(a_2-a_1)(b_2-b_1)$—a product by independence, and exactly its area. Any event is therefore represented by an area because the whole square has area one.
The entire job is translating the wording into a region. This dictionary covers nearly every exam formulation:
| Condition on the pair | Region in the square | Area |
|---|
| $x<a$ | vertical strip | $a$ |
| $\max(x,y)<a$ | corner square | $a^2$ |
| $y>x+c$ | triangle above the line | $\frac{(1-c)^2}{2}$ |
| $|x-y|\le t$ | strip along the diagonal | $1-(1-t)^2$ |
The last row is the workhorse, so derive it in a general form with different margins. Suppose
$$-a \le x-y \le b, \qquad a\ge0, b\ge0$$Counting the area directly is awkward because the region is a hexagon. Its complement is simpler: two right triangles cut off by $x-y=-a$ and $x-y=b$ in opposite corners, with legs $1-a$ and $1-b$:
$$\P = 1 - \frac{(1-a)^2}{2} - \frac{(1-b)^2}{2}$$Check the formula three ways. If $a=b=t$, it becomes the symmetric strip $1-(1-t)^2$, matching the table. If $a=b=0$, it gives 0: the condition $x=y$ has probability zero. If $a=b=1$, it gives 1: the condition is always true. For $a=0.2$ and $b=0.5$, it gives $1-0.32-0.125=0.555$.
How this condition appears on an examAlmost never as an inequality. Instead: “Two people arrive at random during an hour; the first waits $t_1$ minutes and the second waits $t_2$ minutes.” They meet if the first arrival has not left when the second arrives, meaning the difference between arrival times lies between $-t_1$ and $t_2$. Apply the formula above. Recognize the structure in two trains at a station, two phone calls, or two signals on a line.
Symmetry: an answer without calculation
The final technique of the day is the most powerful and the cheapest.
Let $X_1,\ldots,X_n$ be independent uniform points on an interval. Ties have probability zero, so all $n!$ possible orders by size are equally likely: no order is distinguished, and renaming the variables maps one order to another. Thus any event described only by “who comes before whom” has probability equal to the fraction of favorable orders.
Example. Four numbers are chosen independently and uniformly from $[0,1]$. What is the probability that the second number is the largest? There are $4!=24$ orders; the second variable is largest in $3!=6$ of them, so the answer is $\frac6{24}=\frac14$. No integral needed.
The second form of the same technique is an anchor. If an event splits into cases differing only by the object’s name, count one case and multiply by the number of cases. This works only when the cases are pairwise disjoint; otherwise multiplication counts overlaps more than once.
When multiplying by the number of cases fails“At least one of four dice shows a six” gives four cases of probability $\frac16$, but they overlap (there may be two sixes), so the answer is not $\frac46$. Use the complement. “Three points lie in the semicircle that starts at the first point,” and the analogous statement for the second point, gives disjoint cases: there is only one possible starting point, so addition is valid. The difference between these two situations is the only thing to check before multiplying by the number of cases.
What should stay with you
- Start with the model: what determines the outcome, and what is uniform in it? Then do everything else.
- Add mutually exclusive events; multiply independent events. These are different splits and different operations.
- Independence is defined by the product identity; for three or more events, pairwise independence is not enough.
- “At least one” and “all at once” suggest the complement; “none” in the question is already that complementary event, so use a product; “exactly one” is not a complement shortcut.
- For an infinite $\Omega$, use measure: length, area, or arc length. Boundaries do not change the answer.
- A pair of uniform numbers is a point in the unit square; turn the condition into a region, and count a non-convex region through the complement of triangles.
- When objects are symmetric, look for a fraction of orders or an anchor multiplied by the number of disjoint cases.