Probability Calculator
Tek olay, bileşik (VE/VEYA), koşullu ve en az bir olasılıkları hesaplayın.
Bu araç hakkında
Olasılığı anlamak, bilim ve istatistikten finans ve oyunlara kadar geniş bir alan yelpazesinde bilinçli karar almak için gereklidir. Bu Olasılık Hesaplama Aracı, tek bir olayın olabilirliğini değerlendirmekten, birden fazla koşulu karşılaması gereken bileşik olayları analiz etmeye veya önceki sonuçlara bağlı olan koşullu olasılıkları belirlemeye kadar çeşitli senaryolar için olasılıkları hesaplamanıza yardımcı olur. Bu hesaplamaları otomatikleştirerek, araç manuel aritmetik hatalarını ortadan kaldırır ve olasılık teorisini öğrenci, araştırmacı ve profesyoneller için erişilebilir kılar.
Hesap makinesini kullanmak basittir: hesaplamak istediğiniz olasılık türünü (tek olay, VE/VEYA bileşik olaylar, koşullu veya en az bir senaryo) seçin, ilgili değerleri (bireysel olasılıklar veya sonuç sayısı) girin ve araç sonucu anında hem ondalık hem de yüzde olarak görüntüler. Yaygın kullanım örnekleri arasında zar atışı sonuçlarını tahmin etmek, bir desteden belirli kartları çekme olasılığını hesaplamak, ekipman arıza oranlarını değerlendirmek, tıbbi test doğruluğunu değerlendirmek veya birden fazla bağımsız veya bağımlı olayın etkileşime girdiği oyun stratejilerini analiz etmek yer alır.
Doğru sonuçlar için giriş olasılıklarının 0 ile 1 arasında olduğundan emin olun ve 'VE'nin tüm olayların meydana gelmesi gerektiği (çarpma kuralı) anlamına geldiğini, 'VEYA'nın ise en az bir olayın meydana geldiği (çakışmalar için ayarlanmış toplama kuralı) anlamına geldiğini unutmayın. Koşullu olasılık hesaplamaları, tıbbi tanıda Bayesci akıl yürütme veya kalite kontrol testleri gibi sonucun olasılığının önceki durumlara kritik şekilde bağlı olduğu gerçek dünya senaryolarında özellikle yararlıdır.
Sıkça Sorulan Sorular
Kod Uygulaması
from fractions import Fraction
import math
def single_event_probability(favorable: int, total: int) -> dict:
"""P(A) = favorable / total"""
if total <= 0:
raise ValueError("Total outcomes must be positive")
prob = favorable / total
frac = Fraction(favorable, total)
return {
"decimal": round(prob, 6),
"fraction": f"{frac.numerator}/{frac.denominator}",
"percentage": round(prob * 100, 4),
}
def compound_and_probability(p_a: float, p_b: float) -> float:
"""P(A and B) = P(A) × P(B) for independent events"""
return p_a * p_b
def compound_or_probability(p_a: float, p_b: float) -> float:
"""P(A or B) = P(A) + P(B) - P(A and B) for independent events"""
return p_a + p_b - p_a * p_b
def at_least_one_probability(p_single: float, trials: int) -> float:
"""P(at least one) = 1 - P(none) = 1 - (1-p)^n"""
return 1 - (1 - p_single) ** trials
# Examples
print("=== Single Event ===")
r = single_event_probability(3, 6) # Rolling a 1, 2, or 3
print(f"P = {r['fraction']} = {r['decimal']} = {r['percentage']}%")
print("\n=== Compound (AND) ===")
p_and = compound_and_probability(1/6, 1/6) # Two dice both show 1
print(f"P(1 and 1) = {p_and:.6f} = {p_and*100:.4f}%")
print("\n=== Compound (OR) ===")
p_or = compound_or_probability(0.5, 0.3)
print(f"P(A or B) = {p_or:.6f} = {p_or*100:.2f}%")
print("\n=== At Least One ===")
p_atleast = at_least_one_probability(1/6, 3) # At least one 6 in 3 rolls
print(f"P(at least one 6 in 3 rolls) = {p_atleast:.6f} = {p_atleast*100:.2f}%")Comments & Feedback
Comments are powered by Giscus. Sign in with GitHub to leave a comment.