अर्न प्रॉब्लेम: Difference between revisions

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[[File:Stochastik Bayestheorem Urnenversuch.png|thumb|दो कलश जिनमें सफेद और लाल गेंदें हैं।]]संभाव्यता और आंकड़ों में, [[कलश]] समस्या आदर्श विचार प्रयोग है जिसमें वास्तविक रुचि की कुछ वस्तुओं (जैसे परमाणु, लोग, कार, आदि) को कलश या अन्य कंटेनर में रंगीन गेंदों के रूप में दर्शाया जाता है। कोई कलश से या अधिक गेंदें निकालने का नाटक करता है; लक्ष्य या दूसरे रंग को चित्रित करने की [[संभावना]] निर्धारित करना है,
[[File:Stochastik Bayestheorem Urnenversuch.png|thumb|दो जलपात्र जिनमें सफेद और लाल गेंदें हैं।]]संभाव्यता और सांख्यिकी में, '''[[कलश|अर्न]] समस्या''' आदर्श मानसिक प्रयोग है जिसमें वास्तविक रुचि की कुछ वस्तुओं (जैसे परमाणु, मनुष्य, कार, आदि) को जलपात्र में रंगीन गेंदों के रूप में प्रदर्शित किया जाता है। कोई जलपात्र से एक या अधिक गेंदें निकालने का संकल्प करता है; लक्ष्य एक या दूसरे रंग या कुछ अन्य गुणों को चित्रित करने की [[संभावना]] निर्धारित करता है। नीचे कई महत्वपूर्ण विविधताओं का वर्णन किया गया है।
या कुछ अन्य गुण. नीचे कई महत्वपूर्ण विविधताओं का वर्णन किया गया है।


कलश मॉडल या तो संभावनाओं का सेट है जो कलश समस्या के भीतर घटनाओं का वर्णन करता है, या यह संभाव्यता वितरण है, या कलश समस्याओं से जुड़े यादृच्छिक चर के ऐसे वितरणों का परिवार है।<ref>Dodge, Yadolah (2003) ''Oxford Dictionary of Statistical Terms'', OUP. {{ISBN|0-19-850994-4}}</ref>
अर्न प्रारूप संभावनाओं का समूह है जो अर्न समस्या के अंदर घटनाओं का वर्णन करता है, या यह संभाव्यता वितरण है, या अर्न समस्याओं से जुड़े यादृच्छिक चर के ऐसे वितरणों का समूह है।<ref>Dodge, Yadolah (2003) ''Oxford Dictionary of Statistical Terms'', OUP. {{ISBN|0-19-850994-4}}</ref>


== इतिहास ==
== इतिहास ==
[[प्रक्षेपित करने की कला]] (1713) में, [[जैकब बर्नौली]] ने कलश से निकाले गए कई कंकड़ों को देखते हुए, कलश के भीतर विभिन्न रंग के कंकड़ के अनुपात को निर्धारित करने की समस्या पर विचार किया। इस समस्या को व्युत्क्रम संभाव्यता समस्या के रूप में जाना जाता था, और यह अठारहवीं शताब्दी में शोध का विषय था, जिसने [[अब्राहम डी मोइवरे]] और [[थॉमस बेयस]] का ध्यान आकर्षित किया।
[[प्रक्षेपित करने की कला|आर्स कॉन्जेक्टैंडी]] (1713) में, [[जैकब बर्नौली]] ने जलपात्र से निकाले गए कंकड़ों को देखते हुए, जलपात्र के अंदर विभिन्न रंग के कंकड़ के अनुपात को निर्धारित करने की समस्या पर विचार किया है। इस समस्या को व्युत्क्रम संभाव्यता समस्या के रूप में जाना जाता था, और यह अठारहवीं शताब्दी में शोध का विषय था, जिसने [[अब्राहम डी मोइवरे]] और [[थॉमस बेयस]] का ध्यान आकर्षित किया है।


बर्नौली ने [[लैटिन]] शब्द विक्ट:अर्ना#लैटिन का उपयोग किया, जिसका मुख्य अर्थ मिट्टी का बर्तन है, लेकिन यह शब्द [[मतपत्र]] या लॉट इकट्ठा करने के लिए किसी भी प्रकार के बर्तन के लिए प्राचीन रोम में भी इस्तेमाल किया जाता है; मतपेटी के लिए वर्तमान [[इतालवी भाषा]] का शब्द अभी भी wikt:urna#Italian है। बर्नौली की प्रेरणा शायद [[लॉटरी]], [[चुनाव]] या मौका के खेल रहे होंगे जिसमें कंटेनर से गेंदें निकालना शामिल था, और यह दावा किया गया है कि मध्ययुगीन और पुनर्जागरण [[वेनिस]] में चुनाव, जिसमें [[वेनिस के डोगे]] भी शामिल थे, में अक्सर [[ चिट्ठी डालकर स्थिर करना ]] शामिल होता था, जिसमें कलश से निकाली गई विभिन्न रंगों की गेंदों का उपयोग किया जाता था।<ref name="dogeelection">{{cite web |author1=Mowbray, Miranda |author2=Gollmann, Dieter |name-list-style=amp |title=Electing the Doge of Venice: Analysis of a 13th Century Protocol |url=http://www.hpl.hp.com/techreports/2007/HPL-2007-28R1.html |access-date=July 12, 2007 }}</ref>
बर्नौली ने [[लैटिन]] शब्द उर्ना का उपयोग किया, जिसका मुख्य अर्थ मिट्टी का बर्तन है, किन्तु यह शब्द [[मतपत्र|मिट्टी का पात्र]] या लॉट एकत्र करने के लिए किसी भी प्रकार के बर्तन के लिए प्राचीन रोम में भी उपयोग किया जाता है; मतपेटी के लिए वर्तमान [[इतालवी भाषा|इतालवी शब्द]] अभी भी उरना है। बर्नौली की प्रेरणा संभवतः [[लॉटरी]], [[चुनाव]] या संयोग के खेल रहे होंगे जिसमें कंटेनर से गेंदें निकालना सम्मिलित था, और यह प्रमाणित किया गया है कि मध्ययुगीन और पुनर्जागरण [[वेनिस]] में चुनावों में, जिसमें [[वेनिस के डोगे]] भी सम्मिलित थे, प्रायः, जिसमें जलपात्र से निकाली गई विभिन्न रंगों की गेंदों का उपयोग किया जाता था।<ref name="dogeelection">{{cite web |author1=Mowbray, Miranda |author2=Gollmann, Dieter |name-list-style=amp |title=Electing the Doge of Venice: Analysis of a 13th Century Protocol |url=http://www.hpl.hp.com/techreports/2007/HPL-2007-28R1.html |access-date=July 12, 2007 }}</ref>


== मूल कलश मॉडल ==
== मूल अर्न प्रारूप ==
संभाव्यता सिद्धांत में इस मूल कलश मॉडल में, कलश में x सफेद और y काली गेंदें होती हैं, जो साथ अच्छी तरह मिश्रित होती हैं। कलश से यादृच्छिक रूप से गेंद निकाली जाती है और उसका रंग देखा जाता है; फिर इसे वापस कलश में रख दिया जाता है (या नहीं), और चयन प्रक्रिया दोहराई जाती है।<ref name="StatisticsHowTo">[https://www.statisticshowto.com/urn-model/ Urn Model: Simple Definition, Examples and Applications — The basic urn model]</ref>
संभाव्यता सिद्धांत में इस मूल अर्न प्रारूप में, x सफेद और y काली गेंदें होती हैं, जो एक साथ उचित प्रकार से मिश्रित होती हैं। जलपात्र से यादृच्छिक रूप से एक गेंद निकाली जाती है और उसका रंग देखा जाता है; फिर इसे पुनः जलपात्र में रख दिया जाता है (या नहीं), और चयन प्रक्रिया पुनः की जाती है।<ref name="StatisticsHowTo">[https://www.statisticshowto.com/urn-model/ Urn Model: Simple Definition, Examples and Applications — The basic urn model]</ref>
इस मॉडल में जिन संभावित प्रश्नों का उत्तर दिया जा सकता है वे हैं:
 
इस प्रारूप में जिन संभावित प्रश्नों का उत्तर दिया जा सकता है वे इस प्रकार हैं:
* क्या मैं n अवलोकनों से सफेद और काली गेंदों के अनुपात का अनुमान लगा सकता हूँ? किस स्तर के आत्मविश्वास के साथ?
* क्या मैं n अवलोकनों से सफेद और काली गेंदों के अनुपात का अनुमान लगा सकता हूँ? किस स्तर के आत्मविश्वास के साथ?
* x और y को जानते हुए, विशिष्ट अनुक्रम (उदाहरण के लिए सफेद के बाद  काला) निकालने की संभावना क्या है?
* x और y को जानते हुए, विशिष्ट अनुक्रम (उदाहरण के लिए सफेद के पश्चात काला) निकालने की संभावना क्या है?
* यदि मैं केवल n गेंदें देखता हूँ, तो मैं कितना आश्वस्त हो सकता हूँ कि कोई काली गेंदें नहीं हैं? (पहले और दूसरे प्रश्न दोनों में भिन्नता)
* यदि मैं केवल n गेंदें देखता हूँ, तो मैं कितना आश्वस्त हो सकता हूँ कि कोई काली गेंदें नहीं हैं? (प्रथम और दूसरे प्रश्न दोनों में भिन्नता)


==कलश समस्याओं के उदाहरण==
==जलपात्र समस्याओं के उदाहरण==


* [[बीटा-द्विपद मॉडल]]|बीटा-[[द्विपद वितरण]]: जैसा ऊपर बताया गया है, सिवाय इसके कि हर बार जब गेंद देखी जाती है, तो उसी रंग की अतिरिक्त गेंद कलश में जोड़ दी जाती है। इसलिए, कलश में कुल गेंदों की संख्या बढ़ जाती है। पोल्या कलश मॉडल देखें।
* '''[[द्विपद वितरण|बीटा-]][[द्विपद वितरण]]:''' जैसा ऊपर बताया गया है, इसके अतिरिक्त कि प्रत्येक बार जब गेंद देखी जाती है, तो उसी रंग की एक अतिरिक्त गेंद जलपात्र में जोड़ दी जाती है। इसलिए, जलपात्र में कुल गेंदों की संख्या बढ़ जाती है। पोल्या जलपात्र प्रारूप देखें।
* द्विपद वितरण: सफल ड्रॉ (परीक्षण) की संख्या का वितरण, यानी सफेद गेंदों का निष्कर्षण, काले और सफेद गेंदों के साथ कलश में प्रतिस्थापन के साथ दिए गए एन ड्रॉ।<ref name="StatisticsHowTo" />* हॉप कलश: अतिरिक्त गेंद के साथ पोल्या कलश जिसे म्यूटेटर कहा जाता है। जब म्यूटेटर निकाला जाता है तो इसे पूरी तरह से नए रंग की अतिरिक्त गेंद के साथ बदल दिया जाता है।
* '''द्विपद वितरण:''' सफल ड्रॉ (परीक्षण) की संख्या का वितरण, अर्थात सफेद गेंदों का निष्कर्षण, काले और सफेद गेंदों के साथ जलपात्र में प्रतिस्थापन के साथ n ड्रॉ दिए गए है।<ref name="StatisticsHowTo" />
* हाइपरजियोमेट्रिक वितरण: बार निकाले जाने के बाद गेंदें कलश में वापस नहीं आतीं। इसलिए, कलश में कुल कंचों की संख्या कम हो जाती है। प्रतिस्थापन के साथ ड्राइंग के विरोध में इसे प्रतिस्थापन के बिना ड्राइंग कहा जाता है।
*'''हॉप कलश:''' अतिरिक्त गेंद के साथ पोल्या जलपात्र जिसे म्यूटेटर कहा जाता है। जब म्यूटेटर निकाला जाता है तो इसे पूर्ण रूप से नए रंग की अतिरिक्त गेंद के साथ परिवर्तित कर दिया जाता है।
* हाइपरजियोमेट्रिक वितरण#मल्टीवेरिएट हाइपरजियोमेट्रिक वितरण: गेंदें बार निकाले जाने के बाद कलश में वापस नहीं आतीं, बल्कि दो से अधिक रंगों की गेंदों के साथ वापस आती हैं।<ref name="StatisticsHowTo" />* [[ज्यामितीय वितरण]]: पहले सफल (सही रंग वाले) ड्रा से पहले ड्रा की संख्या।<ref name="StatisticsHowTo" />* मिश्रित प्रतिस्थापन/गैर-प्रतिस्थापन: कलश में काली और सफेद गेंदें हैं। जबकि काली गेंदों को ड्रॉ (प्रतिस्थापन नहीं) के बाद अलग रख दिया जाता है, जबकि सफेद गेंदों को ड्रॉ (प्रतिस्थापन) के बाद कलश में वापस कर दिया जाता है। m निकालने के बाद निकाली गई काली गेंदों की संख्या का वितरण क्या है?
* '''हाइपरजियोमेट्रिक वितरण:''' एक बार निकाले जाने के पश्चात गेंदें जलपात्र में पुनः नहीं आतीं है। इसलिए, जलपात्र में कुल कंचों की संख्या कम हो जाती है। प्रतिस्थापन के साथ ड्राइंग के विरोध में इसे प्रतिस्थापन के अतिरिक्त ड्राइंग कहा जाता है।
* [[बहुपद वितरण]]: दो से अधिक रंगों की गेंदें होती हैं। हर बार जब गेंद निकाली जाती है, तो उसे दूसरी गेंद निकालने से पहले वापस कर दिया जाता है।<ref name="StatisticsHowTo" />इसे '[[डिब्बे में गेंद डालने की समस्या]]' के नाम से भी जाना जाता है।
* '''बहुभिन्नरूपी हाइपरजियोमेट्रिक वितरण:''' गेंदें निकाले जाने के पश्चात जलपात्र में वापस नहीं आतीं है, अन्यथा दो से अधिक रंगों की गेंदों के साथ वापस आती हैं।<ref name="StatisticsHowTo" />
* [[नकारात्मक द्विपद वितरण]]: विफलताओं की निश्चित संख्या (गलत रंग वाले ड्रॉ) होने से पहले ड्रॉ की संख्या।
*'''[[ज्यामितीय वितरण]]:''' प्रथम सफल (उचित रंग वाले) ड्रा से प्रथम ड्रा की संख्या है।<ref name="StatisticsHowTo" />
* [http://probabilityandstats.wordpress.com/2010/03/27/the-occupancy-problem/ अधिभोग समस्या]: कूपन संग्राहक की समस्या और [[जन्मदिन की समस्या]] से संबंधित n कलशों में k गेंदों के यादृच्छिक असाइनमेंट के बाद कब्जे वाले कलशों की संख्या का वितरण।
*'''मिश्रित प्रतिस्थापन/गैर-प्रतिस्थापन:''' जलपात्र में काली और सफेद गेंदें हैं। किन्तु काली गेंदों को ड्रॉ (प्रतिस्थापन नहीं) के पश्चात अलग रख दिया जाता है, किन्तु सफेद गेंदों को ड्रॉ (प्रतिस्थापन) के पश्चात जलपात्र में पुनः कर दिया जाता है। m निकालने के पश्चात निकाली गई काली गेंदों की संख्या का वितरण क्या है?
* पोल्या कलश मॉडल|पोल्या कलश: हर बार जब विशेष रंग की गेंद निकाली जाती है, तो उसे उसी रंग की अतिरिक्त गेंद के साथ बदल दिया जाता है।
* '''[[बहुपद वितरण]]:''' दो से अधिक रंगों की गेंदें होती हैं। प्रत्येक बार जब गेंद निकाली जाती है, तो उसे दूसरी गेंद निकालने से पूर्व वापस कर दिया जाता है।<ref name="StatisticsHowTo" /> इसे [[डिब्बे में गेंद डालने की समस्या|'बॉल्स इनटू बिन्स']] के नाम से भी जाना जाता है।
* [[सांख्यिकीय भौतिकी]]: ऊर्जा और वेग वितरण की व्युत्पत्ति।
* '''[[नकारात्मक द्विपद वितरण]]:''' विफलताओं की निश्चित संख्या (त्रुटिपूर्ण रंग वाले ड्रॉ) होने से पूर्व ड्रॉ की संख्या है।
* '''[http://probabilityandstats.wordpress.com/2010/03/27/the-occupancy-problem/ अधिभोग समस्या]:''' कूपन संग्राहक की समस्या और [[जन्मदिन की समस्या]] से संबंधित k गेंदों को n जलपात्रो में यादृच्छिक रूप से निर्दिष्ट करने के पश्चात अधिभोगित जलपात्रो की संख्या का वितरण है।
* '''पोल्या कलश:''' प्रत्येक बार जब विशेष रंग की गेंद निकाली जाती है, तो उसे उसी रंग की अतिरिक्त गेंद के साथ परिवर्तित कर दिया जाता है।
* '''[[सांख्यिकीय भौतिकी]]:''' ऊर्जा और वेग वितरण की व्युत्पत्ति है।
* [[एल्सबर्ग विरोधाभास]]।
* [[एल्सबर्ग विरोधाभास]]।


==यह भी देखें==
==यह भी देखें==


* गेंदों को डिब्बे में डालें
* बॉल्स इनटू बिन्स
* [[सिक्का उछालने की समस्या]]
* [[सिक्का उछालने की समस्या]]
* कूपन संग्राहक की समस्या
* कूपन संग्राहक की समस्या
* [[डिरिचलेट-बहुपद वितरण]]
* [[डिरिचलेट-बहुपद वितरण]]
* [[गैरकेंद्रीय हाइपरज्यामितीय वितरण]]
* [[गैरकेंद्रीय हाइपरज्यामितीय वितरण|अन्यकेंद्रीय हाइपरज्यामितीय वितरण]]


==संदर्भ==
==संदर्भ==
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* Johnson, Norman L.; and Kotz, Samuel (1977); ''Urn Models and Their Application: An Approach to Modern Discrete Probability Theory'', Wiley {{ISBN|0-471-44630-0}}
* Johnson, Norman L.; and Kotz, Samuel (1977); ''Urn Models and Their Application: An Approach to Modern Discrete Probability Theory'', Wiley {{ISBN|0-471-44630-0}}
* Mahmoud, Hosam M. (2008); ''Pólya Urn Models'', Chapman & Hall/CRC. {{ISBN|1-4200-5983-1}}
* Mahmoud, Hosam M. (2008); ''Pólya Urn Models'', Chapman & Hall/CRC. {{ISBN|1-4200-5983-1}}
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Latest revision as of 17:26, 21 August 2023

दो जलपात्र जिनमें सफेद और लाल गेंदें हैं।

संभाव्यता और सांख्यिकी में, अर्न समस्या आदर्श मानसिक प्रयोग है जिसमें वास्तविक रुचि की कुछ वस्तुओं (जैसे परमाणु, मनुष्य, कार, आदि) को जलपात्र में रंगीन गेंदों के रूप में प्रदर्शित किया जाता है। कोई जलपात्र से एक या अधिक गेंदें निकालने का संकल्प करता है; लक्ष्य एक या दूसरे रंग या कुछ अन्य गुणों को चित्रित करने की संभावना निर्धारित करता है। नीचे कई महत्वपूर्ण विविधताओं का वर्णन किया गया है।

अर्न प्रारूप संभावनाओं का समूह है जो अर्न समस्या के अंदर घटनाओं का वर्णन करता है, या यह संभाव्यता वितरण है, या अर्न समस्याओं से जुड़े यादृच्छिक चर के ऐसे वितरणों का समूह है।[1]

इतिहास

आर्स कॉन्जेक्टैंडी (1713) में, जैकब बर्नौली ने जलपात्र से निकाले गए कंकड़ों को देखते हुए, जलपात्र के अंदर विभिन्न रंग के कंकड़ के अनुपात को निर्धारित करने की समस्या पर विचार किया है। इस समस्या को व्युत्क्रम संभाव्यता समस्या के रूप में जाना जाता था, और यह अठारहवीं शताब्दी में शोध का विषय था, जिसने अब्राहम डी मोइवरे और थॉमस बेयस का ध्यान आकर्षित किया है।

बर्नौली ने लैटिन शब्द उर्ना का उपयोग किया, जिसका मुख्य अर्थ मिट्टी का बर्तन है, किन्तु यह शब्द मिट्टी का पात्र या लॉट एकत्र करने के लिए किसी भी प्रकार के बर्तन के लिए प्राचीन रोम में भी उपयोग किया जाता है; मतपेटी के लिए वर्तमान इतालवी शब्द अभी भी उरना है। बर्नौली की प्रेरणा संभवतः लॉटरी, चुनाव या संयोग के खेल रहे होंगे जिसमें कंटेनर से गेंदें निकालना सम्मिलित था, और यह प्रमाणित किया गया है कि मध्ययुगीन और पुनर्जागरण वेनिस में चुनावों में, जिसमें वेनिस के डोगे भी सम्मिलित थे, प्रायः, जिसमें जलपात्र से निकाली गई विभिन्न रंगों की गेंदों का उपयोग किया जाता था।[2]

मूल अर्न प्रारूप

संभाव्यता सिद्धांत में इस मूल अर्न प्रारूप में, x सफेद और y काली गेंदें होती हैं, जो एक साथ उचित प्रकार से मिश्रित होती हैं। जलपात्र से यादृच्छिक रूप से एक गेंद निकाली जाती है और उसका रंग देखा जाता है; फिर इसे पुनः जलपात्र में रख दिया जाता है (या नहीं), और चयन प्रक्रिया पुनः की जाती है।[3]

इस प्रारूप में जिन संभावित प्रश्नों का उत्तर दिया जा सकता है वे इस प्रकार हैं:

  • क्या मैं n अवलोकनों से सफेद और काली गेंदों के अनुपात का अनुमान लगा सकता हूँ? किस स्तर के आत्मविश्वास के साथ?
  • x और y को जानते हुए, विशिष्ट अनुक्रम (उदाहरण के लिए सफेद के पश्चात काला) निकालने की संभावना क्या है?
  • यदि मैं केवल n गेंदें देखता हूँ, तो मैं कितना आश्वस्त हो सकता हूँ कि कोई काली गेंदें नहीं हैं? (प्रथम और दूसरे प्रश्न दोनों में भिन्नता)

जलपात्र समस्याओं के उदाहरण

  • बीटा-द्विपद वितरण: जैसा ऊपर बताया गया है, इसके अतिरिक्त कि प्रत्येक बार जब गेंद देखी जाती है, तो उसी रंग की एक अतिरिक्त गेंद जलपात्र में जोड़ दी जाती है। इसलिए, जलपात्र में कुल गेंदों की संख्या बढ़ जाती है। पोल्या जलपात्र प्रारूप देखें।
  • द्विपद वितरण: सफल ड्रॉ (परीक्षण) की संख्या का वितरण, अर्थात सफेद गेंदों का निष्कर्षण, काले और सफेद गेंदों के साथ जलपात्र में प्रतिस्थापन के साथ n ड्रॉ दिए गए है।[3]
  • हॉप कलश: अतिरिक्त गेंद के साथ पोल्या जलपात्र जिसे म्यूटेटर कहा जाता है। जब म्यूटेटर निकाला जाता है तो इसे पूर्ण रूप से नए रंग की अतिरिक्त गेंद के साथ परिवर्तित कर दिया जाता है।
  • हाइपरजियोमेट्रिक वितरण: एक बार निकाले जाने के पश्चात गेंदें जलपात्र में पुनः नहीं आतीं है। इसलिए, जलपात्र में कुल कंचों की संख्या कम हो जाती है। प्रतिस्थापन के साथ ड्राइंग के विरोध में इसे प्रतिस्थापन के अतिरिक्त ड्राइंग कहा जाता है।
  • बहुभिन्नरूपी हाइपरजियोमेट्रिक वितरण: गेंदें निकाले जाने के पश्चात जलपात्र में वापस नहीं आतीं है, अन्यथा दो से अधिक रंगों की गेंदों के साथ वापस आती हैं।[3]
  • ज्यामितीय वितरण: प्रथम सफल (उचित रंग वाले) ड्रा से प्रथम ड्रा की संख्या है।[3]
  • मिश्रित प्रतिस्थापन/गैर-प्रतिस्थापन: जलपात्र में काली और सफेद गेंदें हैं। किन्तु काली गेंदों को ड्रॉ (प्रतिस्थापन नहीं) के पश्चात अलग रख दिया जाता है, किन्तु सफेद गेंदों को ड्रॉ (प्रतिस्थापन) के पश्चात जलपात्र में पुनः कर दिया जाता है। m निकालने के पश्चात निकाली गई काली गेंदों की संख्या का वितरण क्या है?
  • बहुपद वितरण: दो से अधिक रंगों की गेंदें होती हैं। प्रत्येक बार जब गेंद निकाली जाती है, तो उसे दूसरी गेंद निकालने से पूर्व वापस कर दिया जाता है।[3] इसे 'बॉल्स इनटू बिन्स' के नाम से भी जाना जाता है।
  • नकारात्मक द्विपद वितरण: विफलताओं की निश्चित संख्या (त्रुटिपूर्ण रंग वाले ड्रॉ) होने से पूर्व ड्रॉ की संख्या है।
  • अधिभोग समस्या: कूपन संग्राहक की समस्या और जन्मदिन की समस्या से संबंधित k गेंदों को n जलपात्रो में यादृच्छिक रूप से निर्दिष्ट करने के पश्चात अधिभोगित जलपात्रो की संख्या का वितरण है।
  • पोल्या कलश: प्रत्येक बार जब विशेष रंग की गेंद निकाली जाती है, तो उसे उसी रंग की अतिरिक्त गेंद के साथ परिवर्तित कर दिया जाता है।
  • सांख्यिकीय भौतिकी: ऊर्जा और वेग वितरण की व्युत्पत्ति है।
  • एल्सबर्ग विरोधाभास

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Dodge, Yadolah (2003) Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP. ISBN 0-19-850994-4
  2. Mowbray, Miranda & Gollmann, Dieter. "Electing the Doge of Venice: Analysis of a 13th Century Protocol". Retrieved July 12, 2007.
  3. 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 Urn Model: Simple Definition, Examples and Applications — The basic urn model

अग्रिम पठन

  • Johnson, Norman L.; and Kotz, Samuel (1977); Urn Models and Their Application: An Approach to Modern Discrete Probability Theory, Wiley ISBN 0-471-44630-0
  • Mahmoud, Hosam M. (2008); Pólya Urn Models, Chapman & Hall/CRC. ISBN 1-4200-5983-1