
- •1. Элементы комбинаторики.
- •1.1. Перестановки
- •1.2. Перестановки с повторениями
- •1.3. Размещения
- •1.4. Размещения с повторениями (с возвратом)
- •1.5. Сочетания
- •1.6. Сочетания с повторениями (с возвратом)
- •1.7. Обобщение
- •2. Случайные события
- •2.1. Испытания и события
- •2.2. Виды случайных событий
- •2.3. Пространство элементарных событий
- •2.4. Операции над событиями
- •Событие
- •9. Полная группа событий. Совокупность событий называется полной группой событий, если:
- •2.5. Свойства операций над событиями
- •3.1 Относительная частота событий
- •3.2. Свойства относительной частоты
- •3.3. Статистическая устойчивость частот
- •3.4. Формулировка аксиом Колмогорова.
- •3.5. Следствия из аксиом
- •4.1. Вычисление вероятностей событий
- •4.2. Задача о выборке
- •4.3. Геометрический подход к вероятности
- •5. Сложение и умножение вероятностей
- •5.1. Сложение вероятностей
- •5.2. Независимые и зависимые события
- •5.3. Условная вероятность
- •5.4. Умножение вероятностей
- •5.5. Свойства условных вероятностей
- •5.6. Независимость нескольких событий
- •5.7. Независимость противоположных событий
- •5.8. Вероятность появления хотя бы одного события
- •5.9. Применение теорем сложения и умножения для решения задач
- •6. Вероятность гипотез
- •6.1.Формула полной вероятности
- •6.2. Переоценка вероятности гипотез. Формула Байеса (Бейеса)
- •7. Серии независимых испытаний
- •7.1. Формула Бернулли
- •7.2. Локальная теорема Муавра – Лапласа
- •7.3. Свойства функции (х).
- •7.3. Функция Лапласа
- •7.4. Интегральная теорема Лапласа
- •7.5. Закон больших чисел в форме Бернулли
- •7.6. Формула Пуассона
- •8. Случайные величины
- •8.1. Дискретные случайные величины
- •8.2. Характеристическая случайная величина (индикатор события)
- •8.3. Биномиальное распределение (распределение Бернулли)
- •8.4. Распределение Пуассона
- •8.5. Гипергеометрическое распределение
- •9. Непрерывные случайные величины
- •9.1. Функция распределения (интегральная функция распределения)
- •9.2. Свойства функции распределения
- •9.3. Примеры функций распределения
- •10. Плотность распределения
- •10.1. Свойства плотности распределения
- •Вероятностный смысл плотности распределения.
- •10.3. Связь между плотностью и функцией распределения
- •10.4. Примеры непрерывных случайных величин, заданных плотностью
- •11. Числовые характеристики случайной величины
- •11.1. Определение математического ожидания
- •11.2. Определение математического ожидания
- •11.3. Смысл математического ожидания
- •11.4. Арифметические операции со случайными величинами
- •11.4.1. Постоянная случайная величина
- •11.4.2. Произведение случайных величин
- •11.4.3. Сумма случайных величин
- •11.4.4. Разность случайных величин
- •11.5. Свойства математического ожидания
- •11.6. Отклонение случайной величины
- •12.1. Дисперсия Для общего представления о распределении случайной величины важное значение имеет не только её математическое ожидание, но и разброс её возможных значений.
- •12.2. Определение дисперсии
- •12.3. Механический смысл дисперсии
- •12.4. Сокращённая формула для вычисления дисперсии
- •12.5. Свойства дисперсии
- •12.6. Среднее квадратическое отклонение (стандарт)
- •12.7. Числовые характеристики основных дискретных распределений
- •12.7.1. Индикатор события
- •12.7.2. Биномиальное распределение
- •12.7.3. Распределение Пуассона
- •12.7.4. Гипергеометрическое распределение
- •Гипергеометрическое распределение.
- •13.1. Равномерное распределение
- •13.2. Показательное (экспоненциальное) распределение
- •13.2.1. Функция надёжности
5.9. Применение теорем сложения и умножения для решения задач
Задача 1. Производится 3 выстрела по мишени. Вероятность попадания при 1-м выстреле равна 0,5, при втором 0,6, при 3-м – 0,7. Найти вероятности:
1) ровно одного попадания при трёх выстрелах;
2) ровно двух попаданий при трёх выстрелах;
3) трёх попаданий при трёх выстрелах;
4) трёх промахов при трёх выстрелах;
5) хотя бы одного попадания.
Обозначим Аi
– попадание при i-м
выстреле (i=1,2,3).
Тогда
- промах при i-м
выстреле.
1) Составим событие А – ровно 1 попадание при трёх выстрелах:
(5.9.1)
Слагаемые в (5.9.1) являются несовместными событиями. Будем считать также, что сомножители в каждом слагаемом являются независимыми в совокупности событиями. Вероятность промахов при каждом выстреле найдем по формуле (4.2.6):
Тогда, учитывая аксиому 3 и формулу (5.8.2), получим:
Р(А)=0,50,40,3+0,50,60,3+0,50,40,7=0,29.
2) Событие В ровно 2 попадания при трёх выстрелах:
Р(В)=0,50,60,3+0,50,40,7+0,50,60,7=0,09+0,14+0,21=0,44.
3)
.
4)
.
5)
Задача 2. Две электрические лампочки последовательно включены в цепь. Вероятность того, что первая лампочка перегорит при повышенном напряжении, равна 0,1, вторая – 0,2 (рис.5.9.1). Найти вероятность того, что при повышенном напряжении тока в цепи не будет.
А В
Рис.5.9.1
1-й способ. Событие А – перегорание 1-й лампочки, событие В – перегорание 2-й лампочки. Событие С – перегорела хотя бы одна из ламп, т.е. цепь вышла из строя. События А и В совместны, т.к. обе лампы могут перегореть одновременно. Кроме того, события А и В независимы, т.к. исправность одной лампы не зависит от исправности другой. Используем формулы (5.2.10) и (5.5.5):
Р(С)=Р(А+В)=Р(А)+Р(В)Р(АВ)=0,1+0,20,10,2=0,30,02=0,28.
2-й способ.
Рассмотрим противоположное событие
ток в цепи есть. Очевидно, это будет
иметь место при исправности обеих ламп:
,
где
и
независимые события. Найдем вероятность
:
Вероятность события С
Упражнение. Решить аналогичную задачу для цепи, состоящей из трех параллельно соединённых лампочек. В первом способе решения использовать формулу (5.1.2).
Тема: Вероятность гипотез
6. Вероятность гипотез
Следствием законов сложения и умножения вероятностей является формула полной вероятности. Пусть некоторому испытанию соответствуют n попарно несовместных событий
Н1, Н2,…Нn, (6.1.1)
образующих полную группу. Будем эти события называть гипотезами. Из определения следует, что при одном испытании обязательно происходит одно и только одно из Нi. Если при этом происходит еще некоторое событие А, то оно неизбежно будет совместным с одной из гипотез Нi (с какой, неизвестно), т.к. одна из гипотез всегда происходит. Т.к. событие А происходит или с одной гипотезой, или с другой, то его можно представить как сумму событий, происшедших одновременно с каждой из этих гипотез.
Гипотезы отличаются от исходов, которые также попарно несовместны и образуют полную группу, тем, что гипотезы в общем случае более сложные события, чем исходы. Гипотезы, как правило, являются не элементарными, а составными событиями.