1.2. Алгебра событий (Булева алгебра)
1.5. Вероятность появления хотя бы одного из события
1.1. Случайное событие
Опыт или случайное событие – действие или ряд действий, который может быть повторен многократно, и который заканчивается не некоторым исходом.
Опыт:
- исход
- пространство элементарных исходов. Все исходы равно возможны.
Случайным событием называется подмножество множества
.
Случайным событием называется событие, которое в результате данного опыта может произойти, а может и не произойти.
- называются совместными, если в результате опыта элементарный исход принадлежит
и
. ![]()
- несовместны.
- невозможное событие, если оно не имеет элементарных исходов ![]()
- достоверное, если оно в результате опыта обязательно произойдет.
Вероятность случайного события некоторая числовая характеристика или мера этого события.
![]()
![]()
![]()
- сумма событий (сложение) – событие состоящие в том, что произойдет A или B или оба.
- это событие, состоящее в том, что произойдет и A и B вместе.
- отрицание события A.
![]()
Диаграмма Эйлера-Венна.



1.2. Алгебра событий (Булева алгебра)
Свойства операций:









Правило Моргана
![]()

![]()


- противоположное событие (отрицание).
Пусть
- события, что
(несовместимые между собой)
- образуют достоверное событие ![]()
- полная группа событий
1.3. Вероятность
Аксиоматическое определение вероятности
Опыт.
ММ,ДМ,МД,ДД ![]()
- аксиома не отрицательности.
- аксиома нормированности.- Аксиома одитивности.
, если
и
несовместны.
- статистическая вероятность(относительная частота события
)
- число благоприятных исходов.
- число всего опытов.
Классическая вероятность
- конечное множество состоит из
элементарных исходов. ![]()
, где
- это общее число всех исходов, а
- это число благоприятствующих исходов.
![]()
Формулы комбинаторики
- Перестановки из
элементов - это упорядоченное множество из
элементов, число перестановок
. - Сочетания из
элементов по
элементов - называется подмножества
элементов из
, без повторений.
![]()
- Размещение из
элементов по
- упорядоченное подмножество
элементов из
элементов.
![]()
Схема урн

= “2”к и “3”б
![]()
= “5”б
![]()
Геометрическая вероятность
![]()
1)

2)

Задача о встрече:
![]()

![]()
![]()
![]()
Теорема сложения
- Пусть
и
- несовместны тогда
. - Пусть
и
- совместны тогда
.
Доказательство:

![]()

![]()
![]()

Пример:
- “курит”
.
- “живет в общежитии”
.
![]()
![]()

1.4. Условная вероятность
и
- называются независимыми, если вероятность события
не зависит от того, произошло ли событие
и наоборот.
- условная вероятность события
при условии, что событие
произошло.
![]()
Теорема умножения
![]()
Если
и
- независимы, то
.
Пример:

- 1й - б
- 2й - б
![]()
![]()
Теорема умножения для 3-х событий
![]()
Пример:

- 1й - б
- 2й - к
- 3й - ч
![]()
1.5. Вероятность появления хотя бы одного из события
Опыт:
Двое стреляют
- вероятность попадания 0,8.
- вероятность попадания 0,6.
A - вероятность, что хотя бы один попал.
![]()
- оба промаха.
![]()
- произошло хотя бы одно событие из
.
- ни одно из событий не произошло.

- перегорит лампа.
- цепь не работает.
1.6. Формула полной вероятности
Пусть А – событие, которое происходит при наступлении одного из
событий, которые образуют полную группу.

Доказательство:
![]()

– несовместны
Пусть
, тогда ![]()
,
, …,
– гипотезы
Из всех групп выбирается только одна.
Пример:
Идет сдача экзамена
I – 20
II – 10
III – 15
– студент
сдал экзамен
– случайно выбранный студент сдал экзамен
![]()
![]()
1.7. Формула Бейеса
Пусть событие
уже произошло, тогда какова вероятность того, что произошло событие
.
Полная вероятность
, отсюда

Доказательство:
![]()
Пример:
Полная вероятность ![]()
Пусть
произошло, тогда 
1.8. Повторение независимых испытаний. Схема Бернулли
Испытания независимы, если вероятность элементарных исходов не зависят от предыдущих испытаний.
– число независимых испытаний
– может произойти с вероятностью ![]()
С какой вероятностью событие
произойдет
раз
, где
– вероятность успеха
– вероятность неуспеха
– число сочетаний способов
Доказательство:



![]()
Пример:
10 раз бросим монету, какова вероятность того герб выпадет 5 раз
![]()

Вероятность того, что событие произойдет от
до
раз в
испытаниях:

Приближенные формулы в схеме Бернулли.
Локальная теорема Муавра – Лапласа
Если
достаточно велико, то вероятность в схеме Бернулли
, где
– количество испытаний
– вероятность успеха
– вероятность неуспеха
– функция Гаусса
, где
,
– ожидаемое количество успехов
Пример:
![]()
![]()
![]()
![]()
Свойства функции Гаусса:
– четная функция
![]()

– наивероятнейшее число успехов
Пример:
![]()
Наивероятнейшее число успехов ![]()
Интегральная теорема Муавра – Лапласа
Пусть
– число испытаний (очень велико), тогда
, где
– функция Лапласа

Свойства функции Лапласа:

Функция нечетная, то есть ![]()
![]()
Пример:
![]()
![]()
![]()
![]()
|
|
Правило трех сигм
![]()
![]()
Пример:
![]()

![]()
Формула Пуассона
Если
достаточно велико, а
мало
– среднее значение успехов в
испытаниях.
, где ![]()
Пример:
вызовов в час, какова вероятность того, что в течении 1 мин поступит
вызовов.
![]()

|
Отклонение частоты вероятности |
|
Пример:
![]()

![]()
Парадокс раздачи подарков:
-
– человек. Какова вероятность того, что каждому достанется свой подарок.
![]()
При
![]()
– подарков,
– человек. Какова вероятность того, что какой – то человек получит
подарков.
По формуле Пуассона:
– среднее число подарков

