PrepShorts · पढ़ाई की शीट · Class 9 Mathematics · Chapter 7, The Mathematics of Maybe: Introduction to Probability
Chapter 7 · The Mathematics of Maybe: Introduction to Probability
यादृच्छिक से हमारा मतलब क्या है
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random का मतलब यह नहीं कि क्या-क्या हो सकता है, यह भी पता न हो। असल में वह हिस्सा पहले से पूरा लिखा जा सकता है: coin पर 2 चीजें, die पर 6, दोनों list मिलाकर 8 — और कुछ भी छिपा हुआ नहीं छोड़ा गया। इसीलिए die पर 7 आने का मौका 0 है, क्योंकि 7 उस list में है ही नहीं। list इशारा नहीं, एक घेरा है।
मुख्य idea
यादृच्छिक होने का मतलब यह नहीं कि क्या-क्या हो सकता है इसका आपको पता ही न हो — outcomes की पूरी सूची आप लिखकर रख सकते हैं, और chapter लिखता भी है, दो बार। मतलब यह है कि उस सूची को कितना भी देख लीजिए, वह यह नहीं बताती कि इस बार कौन सी चीज़ निकलेगी। chapter का बारिश वाला अनुच्छेद वही जगह है जहाँ यह बात सटीक हो जाती है: वायुमंडल साधारण भौतिक नियमों पर ही चलता है, और वह तापमान, आर्द्रता, हवा और दाब के प्रति इतना संवेदनशील है कि कोई भी नाप, जो सचमुच ली जा सकती हो, कल के मौसम को कील नहीं ठोक पाती। तो यादृच्छिकता उस खाई में बैठती है जो तय हो चुके और जाने जा सकने वाले के बीच है — और इसीलिए गणित जिस चीज़ पर काम कर सकता है वह कोई अमूर्त "संयोग" नहीं, बल्कि दोहराई जा सकने वाली ऐसी व्यवस्था है जिसकी outcome सूची तय हो, और यही वह परिभाषा है जिसे कहने में chapter मेहनत करता है।
आपको क्या आना चाहिए
- ज्ञात outcome सूची और अप्रत्याशित outcome के रूप में यादृच्छिकता की वह परिभाषा बताइए जो chapter देता है
- किसी सिक्के के उछाल की और किसी मानक पासे की चाल की, दोनों की पूरी outcome सूची दीजिए
- बताइए कि किसी प्रेक्षण को यादृच्छिक प्रयोग क्या बनाता है, और दोहराया जा सकना परिभाषा का हिस्सा क्यों है
- समझाइए कि school का lucky draw यादृच्छिक प्रयोग क्यों है, और उसकी बराबर chances कहाँ से आती हैं
- समझाइए कि बारिश के कारण बिलकुल साधारण भौतिक होने पर भी उसे यादृच्छिक क्यों माना जाता है, और chapter जिन चार कारकों को गिनाता है उनके नाम लीजिए
- "अप्रत्याशित" को "अकारण" से अलग कीजिए, और कहिए कि यादृच्छिकता के लिए इनमें से कौन सा चाहिए
- बताइए कि किसी यादृच्छिक प्रयोग का outcome तय न किया जा सकने पर भी उसके बारे में क्या तय किया जा सकता है
- समझाइए कि cricket में पहले कौन बल्लेबाज़ी करेगा यह सिक्के के उछाल से तय करना न्यायसंगत क्यों माना जाता है
- ऐसी यादृच्छिक स्थिति का एक उदाहरण दीजिए जिसके outcomes समसंभाव्य न हों
जानने लायक़ शब्द
| शब्द | एक पंक्ति में अर्थ | हिंदी / क्षेत्रीय समकक्ष | पहली बार कहाँ |
|---|---|---|---|
| randomness | ऐसी व्यवस्था का गुण जिसका outcome पहले से नहीं बताया जा सकता, जबकि उसकी outcome सूची ज्ञात होती है | यादृच्छिकता | §7.1.1 (p. 156) के पहले ही शब्द के रूप में bold में छपा है |
| random experiment | ऐसी व्यवस्था जिसे आप दोहरा सकें, जिसका नतीजा हर बार अलग हो सकता है और पहले से जाना नहीं जा सकता | यादृच्छिक प्रयोग | §7.1.1 (p. 156) में bold में छपा है, उसी वाक्य में जिसे chapter अपनी परिभाषा की तरह अलग करके रखता है |
| experiment | ऐसी व्यवस्था का एक बार चलाया जाना | प्रयोग | §7.1.1 (p. 156) में bold में छपा है, इन प्रेक्षणों के आम नामों के तौर पर trials के साथ दिया हुआ |
| trial | उसी एक बार चलाए जाने का दूसरा नाम | परीक्षण | §7.1.1 (p. 156) में bold में छपा है |
| outcome | उन नतीजों में से एक जो वह व्यवस्था दे सकती है | परिणाम | §7.1.1 (p. 156) में छपा है; इसकी औपचारिक परिभाषा बाद में, §7.2.1 (p. 160) में दी गई है |
| possible outcomes | जो-जो निकल सकता है उसकी पूरी सूची | संभावित परिणाम | §7.1.1 (p. 156) में छपा है |
| equally likely | ऐसे outcomes के बारे में जिनमें से किसी एक को दूसरे पर तरजीह देने का कोई कारण न हो | समसंभाव्य | §7.1 (p. 155) में छपा है और §7.1.1 (pp. 156–157) में चित और पट के लिए इस्तेमाल हुआ है |
| equal chance | वह वाक्यांश जो chapter lucky draw के बारे में इस्तेमाल करता है, जहाँ हर student किसी भी दूसरे जितना ही संभावित है | समान संभावना | §7.1.1 (p. 156) में छपा है |
| fair | ऐसे तरीक़े के बारे में जो किसी पक्ष को बढ़त न दे | न्यायसंगत | §7.1.1 (p. 156) के Think and Reflect में छपा है; सिक्के के लिए इसकी परिभाषा बहुत बाद में, p. 164 के box में आती है |
| likelihood | वह राशि जो नतीजा तय न किया जा सकने पर भी तय की जा सकती है | संभाव्यता | §7.1.1 (p. 157) में छपा है |
| sensitivity to conditions | वह गुण कि शुरुआती परिस्थितियों के छोटे-छोटे फ़र्क़ अलग नतीजों तक ले जाते हैं | परिस्थितियों के प्रति संवेदनशीलता | यहाँ जोड़ा गया वाक्यांश; chapter §7.1.1 (p. 157) में बारिश का वर्णन इसी तरह करता है और इस गुण को कोई नाम नहीं देता |
| deterministic | ऐसी प्रक्रिया के बारे में जो अपने कारणों से तय हो जाती है, चाहे कोई उसे गिन पाए या नहीं | निर्धारित / नियतात्मक | यहाँ जोड़ा गया शब्द; इस chapter में छपा नहीं है, जो यह सवाल कभी उठाता ही नहीं |
हिंदी column में standard हिंदी गणितीय शब्दावली दी गई है। Ganita Manjari का हिंदी संस्करण यहाँ नहीं देखा गया।
लोग कहाँ चूकते हैं
- "यादृच्छिक का मतलब कुछ भी हो सकता है।" सिर्फ़ वही जो सूची पर है। पासा 7 नहीं दिखाएगा; p. 158 पर chapter की अपनी table उसे असंभव कहती है।
- "यादृच्छिक का मतलब कोई कारण ही नहीं।" chapter का बारिश वाला अनुच्छेद कारण गिनाता है। यादृच्छिकता इस बारे में है कि क्या बताया जा सकता है, इस बारे में नहीं कि क्या तय है।
- "काफ़ी अच्छा computer हो तो हम बारिश की ठीक-ठीक भविष्यवाणी कर सकते हैं।" chapter का रुख़ यह है कि किसी ख़ास दिन के मौसम के बारे में कोई निश्चित नहीं हो सकता, और उसका कारण संवेदनशीलता है, गणन-शक्ति की कमी नहीं। इसे किसी भी दिशा में बढ़ा-चढ़ाकर मत कहिए; Notes देखिए।
- "यादृच्छिक और समसंभाव्य एक ही बात है।" car का start होना यादृच्छिक है; वह आधा-आधा नहीं है। End-of-Chapter Q3 इसी घालमेल को पकड़ने के लिए बना है।
- "कोई एक अकेला नतीजा यादृच्छिक हो सकता है।" अकेला नतीजा बस एक नतीजा है। यादृच्छिकता उस व्यवस्था का गुण है जिसने उसे पैदा किया, और इसीलिए परिभाषा दोहराए जा सकने पर अड़ जाती है।
- "मुझे चित मिला, इसलिए मेरी भविष्यवाणी सही थी और मैं कुछ समझ गया।" दो मदों की सूची के बारे में एक बार सही निकल आना किसी काम का नहीं। ₹1 वाली गतिविधि इसी को कई कोशिशों में दिखा देने के लिए बनी है।
- "सिक्के का उछाल इसलिए न्यायसंगत है कि चित और पट समसंभाव्य हैं, बस इतना ही।" समसंभाव्यता ज़रूरी है, काफ़ी नहीं। एक कप्तान अगर नज़रों से दूर सिक्का उछाले तो outcomes तब भी समसंभाव्य हैं और तरीक़ा न्यायसंगत नहीं है।
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पूरा transcript1,927 शब्द
random का मतलब यह नहीं कि क्या-क्या हो सकता है, यह भी पता न हो। असल में वह हिस्सा पहले से पूरा लिखा जा सकता है। coin पर 2 चीजें हो सकती हैं, और die पर 6। बोर्ड पर देखिए — दोनों list पूरी लिखी हुई हैं, कुल मिलाकर 8 चीजें, और कुछ भी छिपा हुआ नहीं छोड़ा गया। यहीं एक आम गलतफहमी टूट जाती है। लोग समझते हैं random का मतलब है कुछ भी हो सकता है।
पर die पर 7 है ही नहीं, इसलिए 7 आने का मौका 0 है। list सिर्फ़ इशारा नहीं है, वह एक घेरा है। जो उसके अंदर है वही हो सकता है, और जो बाहर है वह कभी नहीं। तो random हालत की शक्ल यह है। बाईं तरफ list है, जो पूरी पता है। दाईं तरफ इस बार का जवाब है, जो पता नहीं। अब उस हालत की पक्की पहचान, और वह 3 हिस्सों में आती है।
पहला हिस्सा: वही set-up दोबारा चलाया जा सकता है। यह हिस्सा सबसे ज्यादा छूटता है। जो चीज एक ही बार हुई और दोबारा चलाई ही नहीं जा सकती, उस पर यह पूरी बात लागू नहीं होती। दूसरा हिस्सा: हर बार जवाब वही आना जरूरी नहीं। और तीसरा: कोई भी पहले से यह नहीं बता सकता कि इस बार क्या आएगा। तीनों हिस्से साथ मिलकर एक ही जाँच बनते हैं। ये अक्सर एक ही सीधी-सादी बात में कह दिए जाते हैं, इसलिए पढ़ते हुए आसानी से निकल जाते हैं।
बहस करने के बजाय सारी सूरतें लिख डालिए। 3 हिस्से हैं और हर एक या तो पूरा होता है या नहीं, तो कुल 8 सूरतें बनती हैं। इन 8 में से ठीक 1 सूरत ऐसी है जो पूरी जाँच पास करती है, और वह वही है जिसमें तीनों हिस्से पूरे होते हैं। पर यहाँ एक सवाल बनता है। क्या तीनों हिस्से सच में कुछ कर रहे हैं, या उनमें से कोई सिर्फ़ सजावट है?
जाँचने का तरीका सीधा है। एक हिस्सा हटा दीजिए और देखिए कि बची हुई जाँच अब क्या अंदर आने देती है। पहला हिस्सा हटाते ही ठीक 1 ऐसी सूरत अंदर आ जाती है जिसे बाहर रहना चाहिए था। यही बात बाकी दोनों हिस्सों पर भी। तीनों में से हर एक को हटाने पर ठीक 1 गलत सूरत अंदर आती है, इसलिए कोई हिस्सा दूसरे का काम नहीं कर रहा। और ये सूरतें हवा में नहीं हैं, तीनों के नाम हैं।
एक draw जो सिर्फ़ एक बार हुआ और दोबारा कभी नहीं; एक lamp जो हर बार जलता ही है; और एक machine जो heads, tails, heads, tails देती चली जाती है। हर नाम ठीक उसी हिस्से पर टूटता है जिसे हटाया गया था। यही उसे गवाह बनाता है, वरना वह सिर्फ़ एक और मिसाल होती। तीसरा गवाह अलग से देखने लायक है। उस machine को 20 बार चलाइए और नतीजे एक कतार में रख दीजिए।
गिनती कीजिए: 10 बार heads और 10 बार tails। एक सही coin भी इन्हीं 20 में औसतन यही 10 देता है। नीचे एक और कतार रखिए, जिसमें heads भी उतने ही 10 हैं। फिर भी दोनों कतारें 20 में से 10 जगहों पर अलग हैं, इसलिए गिनती से यह तय नहीं होता कि कतार आई कहाँ से। फर्क गिनती में नहीं, बताने वाले में है। जिसने pattern पकड़ लिया वह 20 में से 20 सही बता देता है, जबकि अंदाजा लगाने वाला औसतन 10 पर रहता है।
यानी machine तीसरे हिस्से पर टूटती है, और यह बात गिनती ने कभी नहीं दिखाई। इसीलिए वह हिस्सा जाँच में रखा गया है। अब उस draw पर आइए जिसमें हर बच्चे का नाम एक slip पर है। 500 slip, हर एक एक जैसी मोड़ी हुई, मिलाकर एक बिना देखे निकाली जाती है। हर एक का मौका 1 बटा 500 है। बोर्ड पर देखिए — box में अलग-अलग मौके सिर्फ़ 1 तरह के हैं, और सब जोड़ने पर पूरा 1 बनता है।
अब एक slip को बाकी से ज्यादा ढीला मोड़ दीजिए। मौके बदल जाते हैं — उस एक का 3 बटा 502, और बाकी सबका 1 बटा 502। अब box में अलग-अलग मौके 2 तरह के हैं, और वह slip बाकी सबसे 3 गुना ज्यादा निकलने वाली है। बच्चों के बारे में कुछ नहीं बदला, सिर्फ़ मोड़ बदला। इसलिए बराबर मौके मान लेने की चीज नहीं हैं, कमाने की चीज हैं।
वे set-up से आते हैं, इस बात से नहीं कि हालत देखने में बराबर लगती है। अब बारिश पर आइए, जो इसकी सबसे जानी-पहचानी मिसाल है। आसमान का बर्ताव 4 चीजों पर टिका है — temperature, humidity, wind और pressure। बोर्ड पर गिनिए — ये 4 अलग-अलग चीजें हैं, एक ही बात 4 तरह से कही हुई नहीं। यहाँ सबसे बड़ी गलतफहमी है। बारिश की वजहें हैं, वह बेवजह नहीं होती।
जो चीज पहले से बताना नामुमकिन बनाती है वह यह है कि शुरू की हालत इतनी बारीकी से नापी ही नहीं जा सकती। तो पहले से न बताया जा सकना और बेवजह होना — ये 2 अलग दावे हैं। random होने के लिए सिर्फ़ पहला चाहिए। इसे जाँचने के लिए एक model बनाइए, और यह model है, किसी असली coin के बारे में दावा नहीं। coin को घुमाइए और मान लीजिए कि उसका मुँह सिर्फ़ इस बात से तय होता है कि वह कितनी देर घूमा।
एक हिसाब पूरा कीजिए। एक second में 5 आधे घुमाव की रफ्तार पर, आधे second में 2 आधे घुमाव पूरे होते हैं, और coin heads पर आता है। थोड़ा और घुमाइए, आधा घुमाव जितना, और मुँह पलटकर tails हो जाता है। अधूरा घुमाव नहीं गिना जाता, इसलिए यह हिसाब गोलमोल नहीं है। 10000 अलग-अलग घुमाव के समय पर यही हिसाब चलाइए। मुँह सिर्फ़ 2 तरह के निकलते हैं, यानी वही घुमाव हमेशा वही मुँह देता है, और फिर भी मुँह हर बार एक जैसा नहीं आता।
अब असली सवाल। मान लीजिए आपके पास एक stopwatch है। जो समय आप उससे अलग कर ही नहीं सकते, अगर उन सब पर मुँह वही आता है, तभी कहेंगे कि वह घुमाव पक्का बँधा हुआ है। 3 अलग-अलग stopwatch पर यह नापा गया। 1 बटा 1000 second तक सही stopwatch से 97 per cent घुमाव बँध जाते हैं, 1 बटा 100 तक सही वाली से 75 per cent, और 1 बटा 20 तक सही वाली से 0 per cent।
तीनों पट्टियाँ एक साथ देखिए। model वही है, हिसाब वही है, फिर भी stopwatch जरा मोटी होते ही पकड़ छूट जाती है। यहाँ एक जायज एतराज बनता है। क्या दिक्कत सिर्फ़ यह थी कि stopwatch खराब थी? एक ही stopwatch रखिए, 1 बटा 100 second तक सही वाली, और घुमाव बदलिए। बोर्ड पर दोनों पट्टियाँ देखिए — धीमे घुमाव पर वह 95 per cent बाँध लेती है, और तेज घुमाव पर सिर्फ़ 20 per cent।
इसकी वजह भी नीचे बोर्ड पर लिखी है, और तीनों पट्टियाँ साथ देखिए — उसी सफर में मुँह धीमे घुमाव पर 1 बार पलटता है, बीच वाले पर 5 बार, और उससे दोगुनी रफ्तार पर 10 बार। यानी stopwatch ने हार नहीं मानी, घुमाव ने उसे हरा दिया। नापने का औजार पूरे समय वही रहा। अब एक सवाल: यह नाजुकपन किसका है — उस चीज का, या उस हिसाब का जो हम चला रहे हैं?
बाल से भी कहीं बारीक फासले पर 2 शुरुआतें रखिए और दोनों को साथ-साथ आगे बढ़ाइए। गिनती बोर्ड पर है — 37 कदम में वह बाल बराबर फासला बढ़कर दसवें हिस्से जितना हो जाता है। अब शुरू का फासला 10000 गुना छोटा कर दीजिए। इससे सिर्फ़ 14 कदम और मिलते हैं। फिर 10000 गुना और छोटा कीजिए, तो फिर वही 14 कदम। और अब उल्टी जाँच। वही हिसाब, उतनी ही बारीकी, पर एक शांत बर्ताव वाली चीज पर — वहाँ ये दोनों शुरुआतें कभी अलग होती ही नहीं।
दोनों तस्वीरें साथ देखिए। इसलिए फैलाव हिसाब की कमजोरी नहीं है, वह उस चीज की अपनी खासियत है, और यही बात बारिश के बारे में कही जाती है। इस सबके बाद बचता क्या है? इस बार का जवाब नहीं मिलता, पर कितनी संभावना है यह निकाला जा सकता है। आगे की पूरी बात इसी पर खड़ी है। और एक चेतावनी, जो आमतौर पर छूट जाती है। हमेशा heads बोलते रहिए: एक बार में कम से कम एक बार सही होने का मौका 1 बटा 2 है, और 4 बार में 15 बटा 16।
नीचे देखिए, 10 बार तक जाते-जाते यह पट्टी लगभग पूरी भर जाती है। बोर्ड पर वही 4 बार वाला मौका per cent में लिखा है — 93 per cent। यानी एक बार सही निकलना लगभग तय है, इसलिए उससे कुछ भी साबित नहीं होता। अब एक सवाल जो अक्सर पूछा जाता है और जिसका जवाब कम ही दिया जाता है: match में पहले कौन उतरेगा, यह coin उछालकर तय करना सही क्यों माना जाता है?
इसके 3 हिस्से हैं। पहले उतरने का फायदा किसी न किसी को देना ही है; coin के 2 जवाब बराबर संभव हैं; और कोई तरफ न उसे बदल सकती है, न पहले से जान सकती है। इन पर वही जाँच चलाइए। साथ-साथ देखिए — बराबर संभव वाला हिस्सा हटाते ही एक ऐसा coin पास हो जाता है जो एक ही तरफ गिरने के लिए भारी किया गया है। तीसरा हिस्सा हटाइए, और एक बिलकुल सही coin पास हो जाता है जिसे नजरों से दूर उछाला गया।
सिक्का सही है, तरीका नहीं। नीचे गिनती देखिए — तीनों हिस्सों में से हर एक हटाने पर कुछ न कुछ गलत पास हो जाता है। इसलिए सिर्फ़ यह कह देना कि दोनों जवाब बराबर संभव हैं, काफी नहीं है। और ध्यान दीजिए, ये तीनों शर्तें तरीके पर हैं, नतीजे पर नहीं। इसीलिए जो तरफ हारती है उसके साथ कुछ गलत नहीं हुआ। एक आखिरी उलझन। क्या random होने का मतलब यह है कि सारे जवाब बराबर संभव हैं?
5 हालतें छाँटकर रखिए। बोर्ड पर खानों में गिनिए — उनमें से 4 random हैं, और उन 4 में से 3 ऐसी हैं जिनके जवाब बराबर संभव भी हैं। पर 1 हालत दूसरे खाने में बैठती है — car चालू होगी या नहीं। जवाब 2 ही हैं और नतीजा पहले से पता नहीं, फिर भी वे बराबर संभव नहीं हैं। इसलिए random होना और बराबर संभव होना 2 अलग बातें हैं।
जाँच में सिर्फ़ पहली वाली है। अब जाँच का पहला हिस्सा काम आता है, और उससे मिलता क्या है? उसी तरीके को 20 बार चलाइए, और जो record बन सकते हैं उनकी गिनती 1048576 है। घेरे को देखिए — इनमें ठीक 10 heads वाले record 184756 हैं, यानी सबका 17 per cent, और वह हिस्सा पूरे घेरे में से काटकर दिखाया गया है। अब यह देखिए — 2 पूरे runs का record एक जैसा निकलना उन्हीं 1048576 सूरतों में से सिर्फ़ 1 है।
इसलिए record उस एक run की चीज है, set-up की नहीं। अब तक क्या तय हुआ: list पहले से लिखी जा सकती है; जाँच के तीनों हिस्सों में से हर एक कुछ न कुछ रोक रहा है; और वही set-up दोबारा चलाया जा सकता है। पर एक हद साफ रखनी है, और सवाल यह है कि यह सब किसके बारे में तय हुआ। जो कुछ यहाँ नापा गया, वह एक model के बारे में नापा गया, और वह model लिखा हुआ है।
असली coin का गिरना उसके उछालने से तय होता है या नहीं — यह दुनिया के बारे में सवाल है, और यहाँ दुनिया की कोई जानकारी है ही नहीं। इसलिए असली coin या असली आसमान के बारे में कोई दावा यहाँ से नहीं निकलेगा — जवाब देने के बजाय इनकार किया जाएगा। और इनकार भी एक नतीजा है, कमी नहीं। जो सवाल खड़ा है वह यह है कि उस संभावना पर number रखा कैसे जाए।
list पता है, जवाब नहीं — और यहीं से आगे का रास्ता शुरू होता है।
यह कहाँ बैठता है
यह उन notes से लिया गया है जिनसे हर video बनी है, पढ़ने के क्रम से नहीं — ये वे ideas हैं जिन पर यह टिका है, और वे जो आगे चलकर इस पर टिकते हैं.
किस पर टिका है
- Probability as a measurement, not a guessकक्षा 9 · Ch 7, The Mathematics of Maybe: Introduction to Probability
आगे फिर कहाँ आता है
- Experimental probability: relative frequency over many trialsकक्षा 9 · Ch 7, The Mathematics of Maybe: Introduction to Probability
- Fair, unbiased, and memoryless: the gambler's fallacyकक्षा 9 · Ch 7, The Mathematics of Maybe: Introduction to Probability
इसके ठीक पहले और ठीक बाद
- The 0-to-1 scale, and what the endpoints meanकक्षा 9 · Ch 7, The Mathematics of Maybe: Introduction to Probability