Classical এবং Empirical Probability গাইড ও নোট

Big Data and Analytics - পরিসংখ্যান (Statistics) - সম্ভাব্যতা (Probability) এর মৌলিক ধারণা
353

Probability বা সম্ভাবনা পরিসংখ্যানের একটি গুরুত্বপূর্ণ শাখা যা কোন ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা পরিমাপ করে। সম্ভাবনা গণনার দুটি প্রধান পদ্ধতি হল Classical Probability এবং Empirical Probability। উভয় পদ্ধতি থেকেই বিভিন্ন ঘটনার সম্ভাবনা গণনা করা হয়, তবে এগুলোর মধ্যে কিছু পার্থক্য রয়েছে।


১. Classical Probability (ক্লাসিক্যাল সম্ভাবনা)

Classical Probability হল তত্ত্বগত বা নির্দিষ্ট নিয়মের ভিত্তিতে সম্ভাবনা নির্ধারণের পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে, একটি ইভেন্টের সম্ভাবনা গণনা করা হয় যখন সমস্ত সম্ভব ঘটনা সমান সম্ভাবনাময় হয়।

ক্লাসিক্যাল সম্ভাবনার সূত্র:

P(A)=সংশ্লিষ্ট ঘটনা A এর সংখ্যাঙ্কসম্ভাব্য সব ঘটনা সমূহের সংখ্যাP(A) = \frac{\text{সংশ্লিষ্ট ঘটনা A এর সংখ্যাঙ্ক}}{\text{সম্ভাব্য সব ঘটনা সমূহের সংখ্যা}}

এখানে,

  • P(A) হল ঘটনার A এর সম্ভাবনা,
  • সংশ্লিষ্ট ঘটনা A এর সংখ্যা,
  • সমস্ত সম্ভব ঘটনা (sample space) এর সংখ্যা।

ব্যবহার:

  • Classical Probability সাধারণত নিয়মিত বা সিমিট্রিক্যাল পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে সমস্ত সম্ভব ঘটনা সমান সম্ভাবনাময় থাকে, যেমন একটি কয়েনের উল্টানো বা একটি ডাইসের ঘূর্ণন।

উদাহরণ:

ধরা যাক, একটি সঠিকভাবে সেট করা ৬-পিঠবিশিষ্ট ডাইস নিক্ষেপ করা হচ্ছে। এখানে সম্ভব ঘটনা গুলি হল: {১, ২, ৩, ৪, ৫, ৬}

  • একটি নির্দিষ্ট সংখ্যার (যেমন ৩) আগমন সম্ভাবনা:

P()=P(৩) = \frac{১}{৬}

কারণ ১ থেকে ৬ পর্যন্ত প্রতিটি পিঠের সম্ভাবনা সমান, অর্থাৎ সম্ভাবনা সমানভাবে ভাগ করা হয়েছে।


২. Empirical Probability (এম্পিরিক্যাল সম্ভাবনা)

Empirical Probability হল অভিজ্ঞতা বা পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে সম্ভাবনা নির্ধারণের পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে, ঘটনাটি বাস্তব জগতে পর্যবেক্ষণ করে এবং এর সংঘটনের ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবহার করে সম্ভাবনা গণনা করা হয়।

এম্পিরিক্যাল সম্ভাবনার সূত্র:

P(A)=ঘটনা A এর সংঘটন সংখ্যামোট পর্যবেক্ষণের সংখ্যাP(A) = \frac{\text{ঘটনা A এর সংঘটন সংখ্যা}}{\text{মোট পর্যবেক্ষণের সংখ্যা}}

এখানে,

  • P(A) হল ঘটনার A এর সম্ভাবনা,
  • ঘটনা A এর সংঘটন সংখ্যা,
  • মোট পর্যবেক্ষণের সংখ্যা।

ব্যবহার:

  • Empirical Probability বাস্তব জীবনে পর্যবেক্ষণ, পরীক্ষণ বা অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়, এবং এটি কখনও কখনও experimental probability হিসেবেও পরিচিত। যখন কোন ঘটনা ঘটার পূর্বানুমান বা তত্ত্বগত হিসাব করা সম্ভব না হয়, তখন এই পদ্ধতি ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

ধরা যাক, একটি স্কুলে ১০০ জন ছাত্রের মধ্যে ৭৫ জন ছাত্র ক্রিকেট খেলতে ভালোবাসে।

  • এখানে, ক্রিকেট খেলতে ভালোবাসা ছাত্রদের সংখ্যা হল ৭৫, এবং মোট ছাত্রের সংখ্যা হল ১০০।
  • তাহলে, ক্রিকেট খেলার সম্ভাবনা হবে:

P(ক্রিকেট)=৭৫১০০=0.75P(\text{ক্রিকেট}) = \frac{৭৫}{১০০} = 0.75

এখানে, সম্ভাবনা বাস্তব পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়েছে।


Classical vs. Empirical Probability

বৈশিষ্ট্যClassical ProbabilityEmpirical Probability
সূত্রনির্দিষ্ট নিয়ম এবং তত্ত্বের ভিত্তিতে গণনাপর্যবেক্ষণ বা বাস্তব অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে গণনা
ব্যবহারতত্ত্বগত পরিস্থিতিতে, যেখানে সব ঘটনা সমান সম্ভাবনাময় থাকেবাস্তব জীবনে ঘটে এমন পরিস্থিতিতে, যেখানে পর্যবেক্ষণ করা হয়
গণনা পদ্ধতিসম্ভব সব ঘটনার সংখ্যা দিয়ে গণনাঘটনার বাস্তব সংঘটনের সংখ্যা দিয়ে গণনা
উদাহরণডাইসের পিঠের সম্ভাবনা বা কয়েন ফ্লিপএকটি স্কুলে ছাত্রদের ক্রিকেট খেলার প্রতি আগ্রহের পরিসংখ্যান

সারাংশ

Classical Probability তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয় যেখানে সব ঘটনা সমান সম্ভাবনাময় থাকে, যেমন একটি সঠিক ডাইস নিক্ষেপ করা। অন্যদিকে, Empirical Probability বাস্তব পৃথিবীতে ঘটনার সংঘটন এবং তার ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ে কাজ করে, যা বাস্তব অভিজ্ঞতা বা পরীক্ষণের মাধ্যমে নির্ধারিত হয়। উভয় পদ্ধতি পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয়।

Content added By
Promotion
NEW SATT AI এখন আপনাকে সাহায্য করতে পারে।

Are you sure to start over?

Loading...