האם מידע חדש משנה הסתברות?
הסתברות מותנית מתחילה בשאלה: מתוך איזה שלם מחשבים עכשיו?
מה נלמד במודול?
מה משתנה כשמקבלים מידע?
כשאומרים ידוע שהתלמיד בחוג רובוטיקה, כבר לא בוחרים מתוך כל הכיתה. בוחרים רק מתוך תלמידי רובוטיקה. לכן הטעות הנפוצה ביותר היא להשאיר את המכנה הישן במקום לעבור למכנה של התנאי.
הסתברות מותנית היא חישוב בתוך תנאי
הסימון P(A∣B) נקרא: ההסתברות של A בתנאי ש-B קרה.
המכנה הוא מספר המקרים שבהם התנאי B מתקיים. המונה הוא מספר המקרים שבהם גם A וגם B מתקיימים.
אם עובדים בספירה, מחליפים הסתברויות במספרי מקרים: P(A∣B)=∣B∣∣A∩B∣.

הנוסחה חשובה, אבל הלב של הרעיון הוא מילולי: התנאי קובע את השלם החדש. רק אחרי שמצאנו את השלם החדש מותר לחשב.
חישוב מותנה בספירה
דוגמת כיתה: רובוטיקה וכדורסל
| קבוצה | בחרו כדורסל | לא בחרו כדורסל | סך הכל |
|---|---|---|---|
| בחוג רובוטיקה | 6 | 4 | 10 |
| לא בחוג רובוטיקה | 3 | 15 | 18 |
| סך הכל | 9 | 19 | 28 |
* אם ידוע שהתלמיד בחוג רובוטיקה, המכנה הוא 10, לא 28.
דוגמה פתורה
בדוגמה הפתורה נראה איך אותה טבלה נותנת שתי הסתברויות שונות, כי פעם אחת שואלים על כל הכיתה ופעם אחת שואלים מתוך תנאי.
כדורסל כאשר ידוע שהתלמיד ברובוטיקה
שלב 1 מתוך 4מהו המכנה בלי תנאי?
דוגמה שנייה: בודקים הבנה
כעת נראה מצב שבו אותו מידע דווקא לא משנה את ההסתברות. זה חשוב כי לא כל תנאי יוצר שינוי.
כאשר התנאי לא משנה את הסיכוי
שלב 1 מתוך 3מהי ההסתברות הכללית לאהבת חידות?
אסטרטגיית עבודה
לפני כל חישוב מותנה כדאי לעצור לשלוש שאלות קצרות. הן מונעות כמעט את כל טעויות המכנה.
שלוש שאלות לפני חישוב
מה רוצים?
זהו את המאורע המבוקש.
סמנו אותו במילים לפני נוסחה.
מה ידוע?
זהו את התנאי.
התנאי קובע את המכנה החדש.
מה גם וגם?
המונה חייב לקיים גם את המאורע וגם את התנאי.
בדקו שהמונה לא גדול מהמכנה.
שלושה סוגי השפעה של מידע חדש
ההסתברות גדלה
אם רוב תלמידי החוג אוהבים כדורסל יותר מכלל הכיתה, אז P(כדורסל∣חוג)>P(כדורסל).
ההסתברות קטנה
אם בקבוצת התנאי יש פחות מקרים מתאימים ביחס לגודל הקבוצה, ההסתברות המותנית קטנה.
אין שינוי
אם היחס בתוך התנאי שווה ליחס בכלל המדגם, המידע החדש לא משנה את הסיכוי.
הסדר חשוב
P(A∣B) ו-P(B∣A) משתמשים בדרך כלל במכנים שונים, ולכן אינם אותו דבר.
מה לא לעשות ומה כן לעשות
לא משתמשים אוטומטית בכל המדגם
אם הופיע תנאי, כל המדגם הוא כמעט תמיד המכנה הלא נכון.
כן כותבים את התנאי במילים
משפט כמו אני מחשב מתוך תלמידי רובוטיקה מכריח את המכנה להיות נכון.
בודקים אם המידע באמת משנה
השוואה בין הסתברות רגילה למותנית היא דרך להבין את הקשר בין המאורעות.
בפרק הזה נחזור שוב ושוב לאותה שאלה: האם מידע חדש שינה את הסיכוי?
דוגמה שלישית: אותו מונה, מכנה אחר
תרגול מודרך
בתרגילים הבאים התחילו תמיד במילים: השלם החדש הוא.... רק אחר כך כתבו שבר.
חוג מוזיקה וגיטרה
בכיתה יש 24 תלמידים. 8 מהם בחוג מוזיקה, ומתוכם 5 מנגנים בגיטרה. אם ידוע שהתלמיד בחוג מוזיקה, מה ההסתברות שהוא מנגן בגיטרה?
כרטיס כחול עם כוכב
בשק יש 7 כרטיסים כחולים ו-5 ירוקים. על 4 מהכחולים יש כוכב. אם ידוע שהכרטיס כחול, מה ההסתברות שיש עליו כוכב?
השוואה לפני ואחרי תנאי
בחוג מדעים יש 12 תלמידים, 9 מהם הגישו עבודה בזמן. מחוץ לחוג יש 18 תלמידים, 10 מהם הגישו בזמן. חשבו והשוו P(בזמן) ו-P(בזמן∣חוג מדעים).
קוראים דיגיטליים ופודקאסטים
במדגם של 40 תלמידים, 16 קוראים ספרים דיגיטליים. מתוך הקוראים הדיגיטליים 10 גם שומעים פודקאסטים. בסך הכל 18 שומעים פודקאסטים. מה גדול יותר: P(פודקאסט) או P(פודקאסט∣ספרים דיגיטליים)?
משנים מכנה לפי התנאי
בסקר 50 תלמידים. 20 מגיעים באוטובוס, ומתוכם 8 גרים מחוץ לשכונה. מהי ההסתברות שתלמיד גר מחוץ לשכונה, אם ידוע שהוא מגיע באוטובוס?
מלכודת המכנה
בכל פעם שאתם רואים ידוע ש, עצרו. המילים שאחרי הביטוי הזה קובעות את המכנה החדש.
- סמנו את התנאי.
- ספרו כמה מקרים עומדים בתנאי.
- רק מתוך המקרים האלה ספרו את המאורע המבוקש.
שאלה לחשיבה
מתי מידע חדש לא משנה הסתברות?
כאשר היחס של המאורע בתוך קבוצת התנאי שווה ליחס שלו בכלל המדגם. אז ההסתברות המותנית שווה להסתברות הרגילה.
זו ההכנה לרעיון של מאורעות בלתי תלויים.