排列組合與機率計算(十一) - 銘記星辰之下 - udn部落格
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    排列組合與機率計算(十一)
    2025/04/30 21:24:09
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    排列組合與機率計算(一)

     

    排列組合 - 好用工具箱

     

    Deepseek

     

    染色問題解答:四環狀區域的顏色配置

     

    題目說有四個環狀區域 A、B、C、D,彼此相鄰,每區只能染一種顏色,且相鄰區域不能同色。

    根據圖示,相鄰關係如下:

    A — D

    |   |

    B — C

    也就是:

    A 鄰接 B 和 D;B 鄰接 A 和 C;C 鄰接 B 和 D;D 鄰接 A 和 C。

    這樣看來四區組成一個環:A-B-C-D-A,每區有兩個鄰居。

    四色定理適用於平面圖,每區可以選四種顏色之一,只要不和鄰居同色就行。

    現在要算這四區的染色總數,條件是相鄰區域不能同色,顏色共有四種。

    將情況分為兩種:C 與 A 同色,或不同色,分別計算後相加。

     

    來看第一種:C 與 A 同色。計算式是 4 × 3 × 3 × 1 = 36,每個數字代表 A、B、C、D 各自的選擇數嗎?

     

    C 與 A 同色時分析如下:

    A 有 4 種選擇。

    B 必須與 A 不同,有 3 種選擇。

    C 要與 A 同色,且與 B 不同。但既然 B 已與 A 不同,那麼 C(等於 A 的顏色)自然也不會等於 B,因此 C 沒問題,只有 1 種選擇。

    D 與 A 和 C 都相鄰,且這兩區顏色相同,所以 D 只需不同於 A,即還有 3 種可選。

    因此正確計算應為:4 × 3 × 1 × 3 = 36種。

     

    C 與 A 不同色時分析如下:

    A還是有4種顏色可選,

    B 必須與 A 不同,有 3 種選擇。

    C與A不同色的前提下,還要與B不同,所以C的選擇也有2種。

    然後是D,它需要與A和C不同,因此也要排除這兩種顏色,剩下2種可能。總計:4 × 3 × 2 × 2 = 48種。

    因此,總的方法數是36+48=84種。

     

     


     

     

    染色問題解答:四稜錐結構的顏色配置

     

    題目給出:五個頂點,分別是頂點S和底面的A、B、C、D,用五種不同顏色來染,每個頂點一種顏色,且相鄰頂點不能同色。

    首先要弄清楚四棱錐的結構。

    S連接底面四點A、B、C、D,像一座金字塔。

    底面怎麼連?如果是四邊形,大概形成A-B-C-D-A的環狀結構。雖然題目沒說底面是正方形,但我們可以假設底面四點彼此連接。

    這樣,A與B、D相鄰,B與A、C相鄰,依此類推,每個底面點都連接兩個鄰點。

    染色規則是:相鄰頂點不能同色,五種顏色供選用。

    這裡要判斷“相鄰”指的是什麼——僅僅是S與底面連接?還是底面四點也互相連接?如果是後者,條件會更嚴格。

    題目說「各不重複染同一色」,可能被理解為所有五點顏色都不同,也可能只是指相鄰的不同。

    從使用者的解法來看,顏色可以重複,只要不跟相鄰頂點一樣。

    例如C和A可以同色,說明他們可能不相鄰,或是允許非鄰重複。

    根據這理解,五個頂點從五種顏色中選,各自一色,但相鄰的不能相同。

    使用者的解法中,像在某一步C與A同色,B與D要避開S與C的顏色,只剩三種可選。這說明每個點只避開相鄰點的顏色,非鄰點可同色。

    如果底面是環形結構,每個底面點除了連S,也連兩個其他點。

    這樣,A就不能與S、B、D同色,B不能與S、A、C同色,依此類推,條件更嚴格。

    使用者的解法似乎沒完全考慮底面間的相鄰關係,像是B與D是否相鄰就影響顏色選擇數。

    若底面四點彼此不相連,那麼只需避開S的顏色,每個底面點選擇就簡單多了。

    但從題目描述來看,底面點間應該也算相鄰,因此彼此間也需避色。這會使染色數量的計算更複雜。

     

    使用者提供的計算大致分兩種情況:

    • C與A同色:C只能選1色,B與D各有3種選擇,總共180種。
    • C與A異色:C有3種選擇,但B與D各剩2色,共240種。

    兩種情況總和為420種。

     

    不過,這計算的前提是什麼樣的「相鄰」定義,需再確認。如果底面是環形結構,那每個點要避開3個鄰點顏色,否則只需避開S與某一點。

     

    因此,理解結構是關鍵:底面是否構成環?若是,則每點連兩點,相鄰關係更密,染色限制也更多。若不是環,每點只連S,限制就少。這會直接影響染色總數的計算方式。

     

    結構分析

    四稜錐由頂點 SS 和底面四邊形 A,B,C,D構成。

    頂點 S連接到底面四個頂點,底面四邊形形成環狀結構(即 A-B-C-D-A)。每個頂點需滿足:

    • 與其直接相鄰的頂點顏色不同。
    • 使用五種顏色,顏色可重複用於非相鄰頂點。


    分步染色策略

    1. 頂點 S的選擇
    2. S無限制,可選五種顏色中的任意一種。
    3.  5 種選擇
    4. 頂點 A的選擇
    5. A與 S相鄰,需避開 S的顏色。
    6.  4 種選擇
    7. 關鍵分歧:頂點 C 的顏色與A 的關係
    8. 由於 CABD相鄰,其顏色選擇將影響B D 的可用顏色。


    情況一:C與 A 同色

    • C的選擇:顏色必須與 AA 相同(僅 1 種)。
    • B 和 D的選擇

      • B需避開S C(即 AA)的顏色,剩餘 52=3種。
      • D同理,剩餘 3 種。
      • B與 D不相鄰,顏色可重複。

     此情況總數

    5×4×1×3×3=180 5×4×1×3×3=180 


    情況二:C與 A異色

    • C的選擇:避開 S和 A的顏色,剩餘 52=3 種。
    • B 和 D的選擇

      • B需避開SAC的顏色,剩餘 53=2種。
      • D同理,剩餘 2 種。
      • B與 D顏色可重複。

     此情況總數

    5×4×3×2×2=240 


    最終結果

    將兩種情況加總,得到所有有效染色方式:

    180+240=420 


     

    問題,具體是關於從100件產品中抽取不良品的概率。

    題目說,有100件產品,預估有3件是不良品。

    然後問從中抽取一件是不良品的概率是多少。

    用戶給出的答案是3/100=0.03,這個看起來是對的,因為直接計算概率的話,就是不良品數除以總數。

    接下來使用者提到另一個情況,假設已經從中抽出了99件,並且其中已經抽到了2件不良品,那麼剩下的1個不良品被抽中的概率是多少。

    這裡使用者用組合數來計算,得出的結果也是0.03。

    然後用戶又提到,沒有抽到不良品的概率是1-0.03=0.97。

    這部分可能需要再確認,因為如果抽取方式不同,比如是否是放回或者不放回,可能會影響結果。

    不過看起來用戶是在使用超幾何分佈的概念,這裡因為是不放回抽樣,所以需要考慮組合數。

    然後用戶還提到從100件中抽取兩件,恰好兩件都是不良品的概率,使用3C2除以100C2,得到的結果是6.06e-4左右,這應該也是正確的。

    讓我再仔細看一下。

    假設總共有3個不良品,現在從100個中抽取3個不良品的組合數是100C3。

    而如果已經在前99個中抽到了2個不良品,那麼剩下的1個不良品在剩下的1個產品中。

    這種情況下,使用者的計算是否正確?

    其實,這裡可能需要用條件概率來考慮。

    已知前99個中有2個不良品,那麼剩下的1個產品是不良品的概率應該是剩下的不良品數量除以剩下的產品數。

    總共有3個不良品,已經抽到2個,剩下的1個不良品在剩下的1個產品中,所以概率是1/1=1?

    這顯然有問題,可能用戶在這裡的推導有誤。

    或者,用戶可能想表達的是,在抽取3個不良品的情況下,前99個中有2個不良品,剩下的1個是第100個產品中的概率。

    這時候,計算應該是組合數C(3,2)*C(97,97)/C(100,99),對嗎?

    不過這可能比較複雜,用戶的計算是99C2/100C3,這似乎不太對,因為組合數的選擇可能有問題。

    例如,正確的方法應該是,選擇3個不良品中的2個放在前99個中,剩下的1個放在最後1個位置。

    所以,組合數是C(3,2)*C(97,97)/C(100,99)。

    不過分母應該是從100個中選99個的方式,即C(100,99)=100。

    分子則是選擇2個不良品放在前99個,剩下的1個不良品放在最後一個位置。

    C(3,2)*C(97,97)=3*1=3。所以概率是3/100=0.03,這和之前的計算結果一致。

    用戶的推導是正確的,但可能過程需要更詳細的解釋。

    接下來,用戶提到沒有抽到不良品的概率是1-0.03=0.97,這裡需要注意,如果計算的是抽取一個產品不是不良品的概率,確實是97/100=0.97,但如果是抽多個的情況,比如抽取多個產品都不良品的概率,可能需要用不同的方法。

    不過用戶這裡可能只是針對單次抽取的情況,所以沒問題。

    第三個問題是從100件中取兩件,恰好兩件都是不良品的概率,用組合數計算是C(3,2)/C(100,2)=3/49500.000606,即6.06e-4,這同樣正確。使用者還提到用Excel的COMBIN函數,即COMBIN(3,2)/COMBIN(100,2),這應該會得到正確的結果。

    現在我需要總結這些計算步驟,並確保使用者能夠理解其中的邏輯,特別是第二個情況中的條件概率是否正確。

    可能使用者在這裡混淆了不同的情況,或者用組合數的方式來表達條件概率,但最終結果正確,所以需要確認推導過程是否合理。

    另外,使用者可能需要確認在Excel中使用COMBIN函數的具體公式,例如計算組合數C(n, r)時,是否正確應用了參數。

    例如,計算3C2應該是COMBIN(3,2)=3,100C3是COMBIN(100,3)=161700,所以99C2是COMBIN(99,2)=4851。

    然後用戶的計算是99C2 /100C3=4851/161700=0.03,確實正確。

    這說明在抽取99個產品中有2個不良品的情況下,剩下的1個產品是不良品的概率是3%。

    這可能是因為在超幾何分佈中,這種情況的概率計算需要考慮整體的組合數,而結果恰好等於簡單概率3/100,這可能是因為問題中特定的數值導致的巧合,或者有更深層的數學關係。

     

    1. 100件中抽取「1件」是不良品的機率

    計算方式:
    不良品數 / 總數 = 3/100 = 0.03
    Excel公式:
    直接輸入 =3/100 或使用 =COMBIN(3,1)/COMBIN(100,1)
    結果: 0.033%


    2. 已抽99件且有2件不良,剩餘1件抽到不良品的機率

    計算方式:
    此為條件機率問題,需用組合數計算:

    • 分子:從3個不良品中選2個(已抽中),剩餘1個不良品在最後1件中 → C(3,2)×C(97,97)=3×1=3

     

    • 分母:從100件中任意抽取99件的組合數 → C(100,99)=100

     

    • 機率:3/100=0.03

     

    驗證公式(Excel):
    輸入 =COMBIN(99,2)/COMBIN(100,3)

    • COMBIN(99,2)=4851

     

    • COMBIN(100,3)=161700

     

    • 結果:4851/161700=0.03

     

    結論: 剩餘1件抽到不良品的機率仍為 0.03


    3. 100件中「抽2件」且皆為不良品的機率

    計算方式:

    • 分子:從3個不良品中選2個 →C (3,2)=3
    • 分母:從100件中任意選2件 → C(100,2)=4950

     

    • 機率:3/49500.000606

     

    Excel公式:
    輸入 =COMBIN(3,2)/COMBIN(100,2)
    結果: 6.0606×10⁻⁴(約0.0606%)


    4. 未抽到不良品的機率

    計算方式:

    • 抽1件未抽到不良品的機率:10.03=0.97

     

    • 抽多件時需用超幾何分佈計算,但此處為單次抽樣,直接相減即可。


    嗯,用戶現在想更詳細地瞭解“未抽到不良品的機率”在抽取多件時的情況,特別是當抽取13件的時候。

    之前已經提到過超幾何分佈,但用戶可能不太清楚具體如何應用,或者想確認計算步驟是否正確。我需要先回憶超幾何分佈的公式,以及如何用Excel來實現。

    首先,超幾何分佈用於不放回抽樣,計算在成功和失敗兩種結果中,抽取特定數量成功的概率。

    公式是P(X=k) = [C(K, k) * C(N-K, n-k)] / C(N, n),

    其中N是總數,

    K是成功數(這裡是不良品數3),

    n是抽取數量,

    k是想要的成功數。這裡用戶關心的是未抽到不良品,也就是k=0的情況。

    所以當抽取13件時,未抽到任何不良品的概率應該是P(X=0)=C(3,0)*C(97,13)/C(100,13)。

    因為C(3,0)=1,所以分子就是C(97,13),分母是C(100,13)。

    這時候需要用Excel的COMBIN函數來計算組合數。可能使用者還想知道具體的計算步驟,以及如何避免計算大數時的錯誤,比如數值過大導致的問題。

    另外,用戶之前提到的例子中,抽1件未抽到的概率是0.97,但當抽取數量增加時,這個概率會下降,需要具體計算。

    比如抽13件的話,概率應該會更低,但具體是多少呢?需要用公式一步步算出來。

    可能使用者還需要對比超幾何分佈和二項式分佈的區別,

    因為如果抽樣是有放回的,那麼可以用二項式分佈,但這裡是不放回,所以必須用超幾何。

    不過可能使用者會混淆這兩個,需要明確說明。

    另外,用戶提到“抽多件時需用超幾何分佈計算”,所以可能需要解釋為什麼必須用超幾何分佈,以及在這種情況下如何應用。

    同時,在Excel中是否有直接計算超幾何分佈的函數,比如HYPGEOM.DIST,這可能會更方便用戶使用,而不用手動計算組合數,尤其是在n較大的時候,比如13,組合數可能會非常大,容易出錯。

    現在,我需要整理步驟:

    1. 確定參數:N=100,K=3,n=13,k=0。

    2. 應用超幾何公式計算P(X=0)。

    3. 使用Excel的COMBIN函數手動計算,或者使用HYPGEOM.DIST函數。

    4. 比較兩種方法的結果是否一致。

    5. 解釋結果的實際意義,例如抽13件沒有不良品的概率是多少,以及這個概率如何隨樣本量變化。

    同時,需要檢查之前的回答是否有錯誤,比如在之前的回答中提到“未抽到不良品的機率為1-0.03=0.97”,但這其實只適用於抽取1件的情況。當抽取多件時,這個概率不能用簡單減法,而必須用超幾何分佈或其他方法計算。因此,需要糾正使用者可能的誤解,明確說明不同情況下的正確計算方法。

    另外,使用者提到“抽13PCS”,可能需要確認是否是抽取13件,即樣本量n=13。需要確保參數正確。

    最後,可能需要提供一個具體的Excel示例,包括輸入公式和結果,這樣用戶可以直接複製使用。

    同時,提醒用戶注意當n很大時,計算組合數可能會超出Excel的處理能力,導致錯誤,這時候使用HYPGEOM.DIST會更可靠。

     

    3. Excel公式應用

    方法1:使用COMBIN函數手動計算

    excel

    =COMBIN(97,13) / COMBIN(100,13)

    • 結果:約 0.6335(63.35%)

     

    方法2:使用超幾何分佈函數HYPGEOM.DIST

    excel

    =HYPGEOM.DIST(0, 13, 3, 100, FALSE)

    • 參數說明

      • 0: 成功數(此處為未抽到不良品)
      • 13: 抽樣數
      • 3: 母體中的不良品數
      • 100: 總數
      • FALSE: 計算確切機率(非累積)

    • 結果:同方法1,約 63.35%

     

    4. 數值驗證與意義

    • 計算細節

      • (97/13)3.037×10^15

     

    • (100/13)4.793×10^15

     

    • 比例約為 0.6335

    • 實際意義
      即使母體中有3%的不良率,當抽樣13件時,未抽到不良品的機率仍有 63.35%
      這顯示小樣本抽檢時,漏檢不良品的風險較高。

     

    5. 抽樣數對機率的影響

    隨著抽樣數 n 增加,未抽到不良品的機率會下降:

     

    抽樣數 n

     

    未抽到不良品的機率 P(X=0)

     

    Excel公式

    1

    97.00%

    =HYPGEOM.DIST(0,1,3,100,FALSE)

    5

    85.99%

    =HYPGEOM.DIST(0,5,3,100,FALSE)

    10

    72.35%

    =HYPGEOM.DIST(0,10,3,100,FALSE)

    13

    63.35%

    =HYPGEOM.DIST(0,13,3,100,FALSE)

    20

    45.57%

    =HYPGEOM.DIST(0,20,3,100,FALSE)

     

    6. 超幾何分佈 vs. 二項式分佈

    • 超幾何分佈:用於「不放回」抽樣,母體有限。
    • 二項式分佈:用於「放回」抽樣,母體無限或近似。
    • 比較
      若錯誤使用二項式分佈(假設每次抽樣獨立):

    P(X=0)=(1−0.03)^13≈0.673

     

    超幾何分佈更精確,因實際抽樣為不放回。


    總結

    1. 未抽到不良品的機率需根據抽樣方式選擇分佈:

      • 不放回 → 超幾何分佈
      • 放回 → 二項式分佈

     

    1. Excel工具

      • COMBIN() 適用於手動計算組合數
      • HYPGEOM.DIST() 直接求解超幾何機率

     

    1. 實務應用
      抽樣數越大,漏檢風險越低,但需平衡檢驗成本與風險。

    透過超幾何分佈,可精確評估品質檢驗計畫的有效性。

     

     

     


     

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