- •Введение в теорию вероятностей
- •§ 1. Элементы комбинаторики
- •Размещения
- •Перестановки
- •Сочетания
- •Свойства сочетаний
- •§ 2. Основные понятия теории вероятностей
- •2.1. Предмет теории вероятностей
- •2.2. Испытания и события
- •2.3. Классическое определение вероятности
- •Свойства вероятности
- •2.4. Примеры непосредственного вычисления вероятностей
- •2.5. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •2.6. Полная группа событий
- •2.7. Противоположные события
- •§ 3. Теорема умножения вероятностей
- •3.1. Произведение событий
- •3.2. Условная вероятность
- •3.3. Теорема умножения вероятностей зависимых событий
- •3.4. Независимые события. Теорема умножения для независимых событий
- •3.5. Вероятность появления хотя бы одного события
- •3.6. Теорема сложения вероятностей
- •3.7. Формула полной вероятности
- •3.8. Вероятность гипотез. Формулы Бейеса
- •§ 4. Повторение испытаний
- •4.1. Формула Бернулли
- •4.2. Локальная теорема Лапласа
- •4.3. Интегральная теорема Лапласа
- •§ 4. Виды случайных величин. Задание дискретной случайной величины
- •5.1. Случайная величина
- •5.2. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •5.3. Биномиальное распределение
- •5.4. Распределение Пуассона
- •5.5. Геометрическое распределение
- •§ 6. Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •6.1. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •6.2. Свойства математического ожидания
- •§ 7. Дисперсия дискретной случайной величины
- •7.1. Отклонение случайной величины
- •7.2. Дисперсия дискретной случайной величины
- •7.3. Свойства дисперсии
- •7.4. Среднее квадратическое отклонение
- •§ 8. Функция распределения вероятностей случайной величины
- •8.1. Основные понятия
- •8.2. Свойства функции распределения
- •§ 9. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •9.1. Основные понятия
- •9.2. Свойства плотности распределения
- •§ 10. Нормальное распределение
- •10.1. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •10.2. Нормальное распределение
- •10.3. Нормальная кривая
- •§ 11. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- •§ 11. Задания для самостоятельной работы
- •I. Элементы комбинаторики
- •II. Непосредственное вычисление вероятностей
- •III. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •IV. Формула полной вероятности. Формулы Байеса
- •V. Повторные испытания
- •VI. Случайные величины
- •VII. Нормально распределенная случайная величина
- •§ 12. Задания для индивидуальной работы.
- •Литература
- •Приложение
- •Значение функции
- •Значения функции
2.3. Классическое определение вероятности
Каждый из возможных результатов испытания назовем элементарным исходом (элементарным событием):
w1, w2, w3, …
Те элементарные исходы, в которых интересующее нас событие наступает, назовем благоприятствующими этому событию.
Определение. Вероятностью события А называют отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных исходов, образующих полную группу.
где m – число элементарных исходов, благоприятствующих А;
n – число всех возможных элементарных исходов испытания.
Свойства вероятности
1. Вероятность достоверного события равна единице.
Поскольку m = n, то
Вероятность невозможного события равна нулю.
Поскольку m = 0, то
Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.
Так как
2.4. Примеры непосредственного вычисления вероятностей
1) Набирая номер телефона, абонент забыл последние две цифры и, помня лишь, что эти цифры различны, набрал их наудачу. Найти вероятность того, что набраны нужные цифры.
Решение. Обозначим событие В – набраны две нужные цифры. Всего можно набрать столько различных цифр, сколько может быть составлено размещений из 10 цифр по 2: Таким образом, общее число возможных элементарных исходов 90. Эти исходы несовместны, равновозможны и образуют полную группу. Благоприятствует событию В лишь один исход, т.е.
2) Указать ошибку «решения» задачи: «Брошены две игральные кости. Найти вероятность того, что сумма выпавших очков равна 4 (событие А)».
Решение. Возможно два исхода: сумма выпавших очков равна 4 и сумма выпавших очков не равна 4. Событию А благоприятствует 1 исход, а общее число исходов – 2, тогда .
Ошибка состоит в том, что рассматриваемые исходы не являются равновозможными.
Правильное решение. Поскольку каждое число выпавших очков на одной кости может сочетаться со всеми числами очков на другой кости, то 6 ∙ 6 = 36 – общее число равновозможных исходов. Среди этих исходов благоприятствует событию А только три: (1,3); (3,1); (2,2). Следовательно,
2.5. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
Определение. Суммой А + В двух событий А и В называют событие, состоящее в появлении события А, или события В, или обоих этих событий.
Пример. Из орудия произведены два выстрела и А – попадание при первом выстреле, В – попадание при втором выстреле, то А + В – попадание при первом выстреле, или при втором, или в обоих выстрелах.
Определение. Суммой нескольких событий называют событие, которое состоит в появлении одного из этих событий, безразлично какого.
Теорема. Вероятность появления одного из двух несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий.
Р(А + В) = Р(А) + Р(В).
Следствие. Вероятность появления одного из нескольких, попарно несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий: Р(А1 + А2 + … + Аn) = Р(А1) + Р(А2) + … + Р(Аn).
Пример. В урне 30 шаров: 10 красных, 5 синих и 15 белых. Найти вероятность появления цветного шара.
Решение. Появление цветного шара означает появление либо красного, либо синего шара.
- появление красного шара;
- появление синего шара;