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:
– практически достоверно |
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