Формула полной вероятности.

Рассмотрим систему A из k попарно несовместных событий.

B₁, B₂, ..., B_k

Пусть дано событие A, удовлетворяющее равенству A=B₁A+B₂A+...+B_kA.

Показать, что события B₁A, B₂A, B_kA попарно несовместны. B_iAB_jA=B_iB_jAA=VAA=V

Найти вероятность наступления события A. Любое событие входящее в A, обязательно входит в некоторое, но одно B_i, т.к. B₁, B₂, ..., B_kобразуют полную группу.

Т.к. B₁, B₂, ..., B_kнесовместны, то по третей аксиоме теории вероятности имеем:

; т.е.

Например: Имеются урны трех составов

1	5 урн	6 белых и 3 черных шара
2	3 урны	10 белых и 1 черный
3	7 урн	0 белых и 10 черных

Все шары в каждой урне перемешаны.

Испытание - извлекается шар. Какая вероятность того, что при этом будет извлечен белый шар.

B₁- Вытащить любой шар из урны 1.

B₂- Вытащить любой шар из урны 2.

B₃- Вытащить любой шар из урны 3.

A - Извлечь белый шар.

A=B₁A+B₂A+B₃A

B₁, B₂, B₃- попарно несовместны.

Формула полной вероятности: P(A)=P(B₁)P(A/B₁)+P(B₂)P(A/B₂)+P(B₃)P(A/B₃)

P(B1)=1/3	P(A/B1)=6/9=2/3
P(B2)=1/5	P(A/B2)=10/11
P(B3)=7/15	P(A/B3)=0

P(A)=1/3×2/3+1/5×11/10+7/15×0=2/9+2/11=40/99»0.4

Полная группа событий.Теорема. Сумма вероятностей событий А₁ , А₂ , ..., А_n , образующих полную группу, равна единице:

Р (A₁) + Р (А₂) + ... + Р (А_n) = 1.

Противоположные события.Противоположными называют два единственно возможных события, образующих полную группу. Если одно из двух противоположных событий обозначено через A, то другое принято обозначать

Теорема. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице:

.

Доказательство базируется на том, что противоположные события образуют полную группу, а сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна единице (см. Теорему о полной группе событий).

З а м е ч а н и е 1. Если вероятность одного из двух противоположных событий обозначена через р, то вероятность другого события обозначают через q. Таким образом, в силу предыдущей теоремы

p + q = l

З а м е ч а н и е 2. При решении задач на отыскание вероятности события А часто выгодно сначала вычислить вероятность противоположного события, а затем найти искомую вероятность по формуле

.

5. Произведение событий, условная вероятность.

Произведение событий. Произведением двух событий А и В называют событие АВ, состоящее в совместном появлении (совмещении) этих событий. Например, если А — деталь годная, В — деталь окрашенная, то АВ — деталь годна и окрашена.

Произведением нескольких событий называют событие, состоящее в совместном появлении всех этих событий. Например, если А, В, С — появление «герба» соответственно в первом, втором и третьем бросаниях монеты, то АВС — выпадение «герба» во всех трех испытаниях.

Условная вероятность. Во введении случайное событие определено как событие, которое при осуществлении совокупности условий S может произойти или не произойти. Если при вычислении вероятности события никаких других ограничений, кроме условий S, не налагается, то такую вероятность называют безусловной; если же налагаются и другие дополнительные условия, то вероятность события называют условной. Например, часто вычисляют вероятность события В при дополнительном условии, что произошло событие А. Заметим, что и безусловная вероятность, строго говоря, является условной, поскольку предполагается осуществление условий S.

Условной вероятностью Р_A (В) называют вероятность события В, вычисленную в предположении, что событие А уже наступило.

Исходя из классического определения вероятности, формулуР_A (В) = Р (АВ) / Р (А) (Р (А) > 0 можно доказать. Это обстоятельство и служит основанием для следующего общего (применимого не только для классической вероятности) определения.

Условная вероятность события В при условии, что событие А уже наступило, по определению, равна

Р_A (В) = Р (АВ) / Р (А)    (Р(A)>0).

6. Теорема умножения вероятностей

Рассмотрим два события: А и В; пусть вероятности Р (А) и Р_A(В) известны. Как найти вероятность совмещения этих событий, т. е. вероятность того, что появится и событие А и событие В? Ответ на этот вопрос дает теорема умножения.

Теорема.Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:

Р (АВ) = Р (А) Р_A(В).     (*)

Доказательство

З а м е ч ан и е. Применив формулу (*) к событию ВА, получим

Р (ВА) = Р (В) Р_B (А),

или, поскольку событие ВА не отличается от события АВ,

Р(АВ) = Р (В) Р_B (А).     (**)

Сравнивая формулы (*) и (**), заключаем о справедливости равенства

Р (А) Р_A (В) = Р (В) Р_B (А).     (***)

С л е д с т в и е. Вероятность совместного появления нескольких событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причем вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие события уже появились:

где

является вероятностью события A_n, вычисленной в предположении, что события А₁,А₂,..., А_{n — 1}наступили. В частности, для трех событий

Р (AВС) = Р (А) Р_A(В) Р_AB(С).

Заметим, что порядок, в котором расположены события, может быть выбран любым, т. е. безразлично какое событие считать первым, вторым и т. д.

7. Независимые события. Теорема умножения для независимых событий

Рассмотрим два события: А и В; пусть вероятности Р (А) и Р_A(В) известны. Как найти вероятность совмещения этих событий, т. е. вероятность того, что появится и событие А и событие В? Ответ на этот вопрос дает теорема умножения.

Теорема.Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:

Р (АВ) = Р (А) Р_A(В).     (*)

З а м е ч ан и е. Применив формулу (*) к событию ВА, получим

Р (ВА) = Р (В) Р_B (А),

или, поскольку событие ВА не отличается от события АВ,

Р(АВ) = Р (В) Р_B (А).     (**)

Сравнивая формулы (*) и (**), заключаем о справедливости равенства

Р (А) Р_A (В) = Р (В) Р_B (А).     (***)

С л е д с т в и е. Вероятность совместного появления нескольких событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причем вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие события уже появились:

где

является вероятностью события A_n, вычисленной в предположении, что события А₁,А₂,..., А_{n — 1}наступили. В частности, для трех событий

Р (AВС) = Р (А) Р_A(В) Р_AB(С).

Заметим, что порядок, в котором расположены события, может быть выбран любым, т. е. безразлично какое событие считать первым, вторым и т. д.

8. Формула полной вероятности

Пусть требуется определить вероятность некоторого события , которое может произойти вместе с одним из событий:

,

образующих полную группу несовместных событий. Будем эти события называть гипотезами.

Докажем, что в этом случае

,           (3.4.1)

т.е. вероятность события вычисляется как сумма произведений вероятности каждой гипотезы на вероятность события при этой гипотезе.

Формула (3.4.1) носит название формулы полной вероятности.

9. Вероятность гипотез. Формула Байеса

Вероятность гипотез. Формулы Байеса

Пусть событие A может наступить при условии появления одного из несовместных событий , образующих полную группу. Поскольку заранее не известно, какое из этих событий наступит, их называют гипотезами. Вероятность появления события A определяется по формуле полной вероятности:

.(*)

Допустим, что произведено испытание, в результате которого появилось событие А. Поставим своей задачей определить, как изменились (в связи с тем, что событие А уже наступило) вероятности гипотез. Другими словами, будем искать условные вероятности

Найдем сначала условную вероятность . ПО теореме умножения имеем

.

Отсюда

.

Заменив здесь Р (А) по формуле (*), получим

.

Аналогично выводятся формулы, определяющие условные вероятности остальных гипотез, т. е. условная вероятность любой гипотезы может быть вычислена по формуле

.

Полученные формулы называют формулами Байеса (по имени английского математика, который их вывел; опубликованы в 1764 г.). Формулы Бейеса позволяют переоценить вероятности гипотез после того, как становится известным результат испытания, в итоге которого появилось событие А.

10. Повторные испытания . Формула Бернулли