একটি নিরপেক্ষ ছক্কা নিক্ষেপ পরীক্ষায় প্রাপ্ত জোড় সংখ্যার এবং বিজোড় সংখ্যার ঘটনাথয় হবে—

1. অবর্জনশীল 

ii. বর্জনশীল 

iii. পরিপুরক

নিচের কোনটি সঠিক?

সম্ভাবনা সম্পর্কিত বিভিন্ন সংজ্ঞা

সম্ভাবনা (Probability) গণিতের এমন একটি শাখা যা একটি ইভেন্টের সংঘটনের সম্ভাবনা নির্ণয় করে। এটি বিভিন্ন সংজ্ঞায় প্রকাশ করা যায়।

১. শাস্ত্রীয় সংজ্ঞা (Classical Definition of Probability)

কোনো পরীক্ষার সম্ভাব্য সমান সম্ভাবনা বিশিষ্ট সকল ঘটনার মধ্যে একটি নির্দিষ্ট ঘটনার সম্ভাবনা হলো সেই ঘটনার অনুকূল ফলাফলের সংখ্যা এবং মোট সম্ভাব্য ফলাফলের সংখ্যার অনুপাত।

উদাহরণ:
একটি মুদ্রা নিক্ষেপ করলে হেড আসার সম্ভাবনা \( P(\text{Head}) = \frac{1}{2} \)।

২. আপেক্ষিক ঘনত্ব সংজ্ঞা (Relative Frequency Definition)

যদি কোনো পরীক্ষা বারবার সম্পন্ন করা হয় এবং একটি নির্দিষ্ট ঘটনা \( E \) বারবার ঘটে, তাহলে আপেক্ষিক ঘনত্ব সংজ্ঞা অনুসারে, সেই ঘটনার সম্ভাবনা নির্ণয় করা হয়।

\[
P(E) = \lim_{n \to \infty} \frac{f}{n}
\]

এখানে,

• \( f \) = ইভেন্ট \( E \)-এর সংঘটিত হওয়ার সংখ্যা
• \( n \) = মোট পরীক্ষার সংখ্যা

৩. গুণগত সংজ্ঞা (Subjective Definition)

গুণগত সংজ্ঞায়, সম্ভাবনা নির্ধারণ করা হয় ব্যক্তির ব্যক্তিগত জ্ঞান বা বিশ্বাসের উপর ভিত্তি করে। এটি অভিজ্ঞতা বা পূর্ববর্তী জ্ঞান থেকে অনুমান করা হয়।

উদাহরণ:
"আগামীকাল বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা প্রায় ৭০%।"

৪. গাণিতিক সংজ্ঞা (Axiomatic Definition)

এটি আধুনিক গণিতে ব্যবহৃত হয় এবং আন্দ্রেই কোলমোগরভ কর্তৃক প্রদত্ত। গাণিতিক সংজ্ঞা তিনটি শর্তের উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত:

1. \( 0 \leq P(E) \leq 1 \)
2. \( P(S) = 1 \), যেখানে \( S \) হলো স্যাম্পল স্পেস (Sample Space)।
3. \( P(A \cup B) = P(A) + P(B) \) যদি \( A \) এবং \( B \) পরস্পরবিরোধী হয়।

৫. উপসংহার

সম্ভাবনার বিভিন্ন সংজ্ঞা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয়। শাস্ত্রীয় সংজ্ঞা সাধারণ সমস্যার জন্য উপযোগী, যখন আপেক্ষিক ঘনত্ব এবং গাণিতিক সংজ্ঞা গবেষণার জন্য বেশি কার্যকর। গুণগত সংজ্ঞা আমাদের দৈনন্দিন জীবনে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।