- •1. События, частота и вероятность
- •2. Классификация событий
- •3. Классический способ нахождения вероятности
- •1. Элементы комбинаторики и вычисление вероятности событий
- •2. Геометрические вероятности
- •4. Теорема сложения вероятностей событий
- •5. Формула полной вероятности
- •1. Формула Бернулли
- •1. Закон распределения дискретной случайной величины
- •1. Функция распределения непрерывной и дискретной случайной величины
- •2. Свойства функции распределения
- •3. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •4. Свойства плотности вероятности
- •1. Равномерное распределение
- •2. Нормальное распределение
- •1. Математическое ожидание. Дискретные случайные величины
- •3. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение случайной величины
- •4. Свойства дисперсии
- •Математичечская статистика
- •1. Генеральная и выборочная совокупность данных
- •2. Статистическое распределение выборки. Выборочный ряд, полигон, гистограмма и комулянта выборки.
- •1. Точечные оценки.
- •1. Простые и сложные статистические гипотезы.
- •2. Проверка статистических гипотез
5. Формула полной вероятности
Эта формула работает в том случае, когда событие происходит в опыте вместе с рядом других событий, составляющих полную группу. Такая ситуация иллюстрируется на рис. 3.3.
Допустим, что события образуют полную группу (т.е. какое-то из них непременно происходит) несовместных (т.е. два разных события одновременно произойти не могут) событий. Тогда верна следующая теорема.
Теорема. Если событие может осуществляться только при выполнении одного из событий , которые образуют полную группу
несовместных событий, то:
.
Рис. 3.3. Иллюстрация к формуле полной вероятности
Доказательство. Представим событие как событие, умноженное на достоверное событие (от этого результат не изменится), а достоверное событие как сумму всех событий :
.
Тогда по формуле сложения вероятностей (события - несовместные, а значит и события совместно произойти не могут) вероятность суммы равна сумме вероятностей:
.
Далее по формуле умножения вероятностей получаем искомое соотношение:
.
Что и требовалось доказать.
Отметим, что события часто называют гипотезами.
___________________________________________
Пример. В городе 5 банков, три из них («хорошие» банки) разорятся с вероятностью , два («плохие» банки) – с . Найти вероятность сохранения вклада, если деньги доверены наудачу одному из банков. (Общая ситуация. Вы никогда не знаете наверняка вероятность сохранения Вашего вклада).
Решение. Введем соответствующие обозначения:
событие - деньги доверены «хорошему» банку;
событие - деньги доверены «плохому» банку;
событие - деньги сохранены.
Тогда можно найти вероятность того, что деньги сохранятся в «хорошем» банке (деньги будут сохранены, при условии того, что они будут доверены «хорошему» банку):
,
т.к. эта вероятность в совокупности с вероятностью разорения «хорошего» банка даст единицу (достоверное событие).
Аналогично находится вероятность того, что деньги сохранятся в «плохом» банке (деньги будут сохранены при условии того, что они будут доверены «плохому» банку):
.
Теперь можно найти вероятность того, что деньги доверены «хорошему» банку (по классическому способу нахождения вероятности событий, а число 3 равно числу благоприятствующих случаев, а всего - 5 банков):
и «плохому» банку (по классическому способу нахождения вероятности событий, а число 2 равно числу благоприятствующих случаев):
.
Тогда по формуле полной вероятности:
.
Т.е. вероятность оказалась «размытой по середине» между вероятностью сохранить деньги в «хорошем» банке и вероятностью сохранить в «плохом» банке.
Теорема умножения вероятностей. Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного события на произведение условной вероятности другого события при условии, что первое событие произошло:
.
Приведём получаемую по индукции теорему об умножении конечного числа событий:
.
Схема независимых испытаний
Схема независимых испытаний представляет собой сочетание следующих факторов. Пусть производится серия из n независимых испытаний (что такое «независимость» мы говорили на прошлой лекции). В каждом испытании может возникнуть событие с одной и той же вероятностью.