
- •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
2.4. Операции над событиями
Поскольку
событие отождествляется с множеством,
то над событиями можно совершать все
операции, выполнимые над множествами.
Для геометрической иллюстрации действий
над событиями, кроме таблиц, можно так
же, как в теории множеств, использовать
диаграммы
Венна.
Пространство (множество) элементарных
событий
будем считать некоторой областью на
плоскости, например, прямоугольником,
элементарные исходы
точками плоскости, лежащими внутри
.
При этом события – определённые
совокупности (множества) точек
удобно изображать в виде множеств
изолированных точек (рис.2.4.1, а, б) или
сплошных фигур (рис.2.4.1, в). В обоих случаях
соотношения между событиями будем
трактовать как попадание точки
в область, соответствующую этому событию.
Приведём основные операции над событиями,
указывая в скобках аналог из теории
множеств.



а) б) в)
В
А В А
Рис.2.4.1
1. АВ (множество А есть подмножество множества В, А входит в В) событие А влечёт за собой событие В (рис.2.4.2). Иными словами, событие В происходит всякий раз, когда происходит событие А (событие А – частный случай события В).
|
|
|
АВ |
АВ |
АВ |
Рис. 2.4.2 |
Рис.2.4.3 |
Рис.2.4.4 |
Пример 1.. Событие А – появление двух или четырёх очков при бросании игральной кости. Событие В – появление чётного числа очков при бросании
.
Пример 2. Мишень изображена на рисунке 2.4.5. Событие А – попадание в круг, В – в треугольник, С – в прямоугольник.
Тогда
.
Рис.2.4.5.
Пример
3.
Испытание
состоит в произведении двух выстрелов
по мишени (пример 5 с табличками).
Рассмотрим события: А
– попадание в мишень при 1-м выстреле,
В
– поражение мишени. Тогда
.
2.
А=В
(соотношение эквивалентности множеств)
– событие А
тождественно
событию В.
Это возможно тогда и только тогда, когда
и
.
Пример 4. Событие А – выпадение герба. Событие В – невыпадение решки. А=В.
Пример 5. Событие А – выпадение 1, 3 или 5 при бросании кубика. Событие В – выпадение нечётного числа очков. А=В.
3. А+В (АВ объединение множеств) – сумма событий. Это событие, состоящее в том, что произошло хотя бы одно из двух событий А или В (здесь неисключающее логическое или). Другими словами, произошло или А, или В, или А и В одновременно (рис.2.4.3, 2.4.4).
Пример 6. Событие А – выпадение числа 1 при бросании кубика. Событие В – выпадение числа 3. Событие А+В – выпадение нечётного числа, меньшего 5.
4.
(АВ
пересечение множеств) – это произведение
событий. Это событие, состоящее в
совместном наступлении событий А
и В
(рис. 2.4.6, 2.4.7.).

А В А В
Рис.2.4.6 Рис.2.4.7
Пример 8. А – появление картинки при вынимании карты из колоды. В – появление бубны. АВ – появление бубновой картинки. Покажем это на диаграмме, выполненной в виде таблицы. Множеством элементарных событий в случае колоды из 36 карт будет множество всех карт колоды, т.к. элементарное событие это появление одной карты. Изобразим это множество в виде таблицы, строками которой будут масти, а столбцами – достоинство (тип) карты:
-
тип
масть
6
7
8
9
10
ВАЛЕТ
ДАМА
КОРОЛЬ
ТУЗ
пики
6п
7п
8п
9п
10п
Вп
Дп
Кп
Тп
трефы
6т
7т
8т
9т
10т
Вт
Дт
Кт
Тт
бубны
6б
7б
8б
9б
10б
Вб
Дб
Кб
Тб
черви
6ч
7ч
8ч
9ч
10ч
Вч
Дч
Кч
Тч
Тогда событие А (картинка) будет изображаться четырьмя последними столбцами, событие В (бубна) – третьей строкой таблицы. Произведение АВ (бубновая картинка) – пересечением этих множеств, т.е. четырьмя последними клетками третьей строки.
Пример 9. А – выбранное число кратно 2. В – выбранное число кратно 3. выбранное число кратно 6.
А
В
Рис.2.4.8. Рис.2.4.9. Рис.2.4.10.
5.
( А \
В)
множество
элементов, принадлежащих А,
но не принадлежащих В
– разность
событий. Это
событие, состоящее в том, что А
происходит, а В
не происходит (рис.2.4.8).
Пример 10. А – выпадение нечётного числа очков при бросании кубика. В – выпадение 1 очка. А–В – выпадение 3 или 5 очков.
6.
(дополнение множества А
до
)
– противоположное
событие, состоящее
в том, что событие А
не происходит (рис.2.4.9, 2.4.10). Из определения
ясно, что сумма противоположных событий
– достоверное событие (при испытании
обязательно произойдет либо А,
либо все,
кроме А).
Произведение противоположных событий
– невозможное событие, т.к. А
и
несовместные события.
.
В частности,
.
Пример 11. А – появление трефы при вынимании карты из колоды. – появление пики, червы или бубны (любой масти, кроме трефы).
Пример 12. А – попадание в мишень двумя выстрелами из двух. – попадание одним выстрелом из двух или 2 промаха.
Пример 13. А – хотя бы одно попадание при 2 выстрелах. – ни одного попадания (2 промаха).
Рис.2.4.11
Другое определение несовместных событий. События А и В называются несовместными, если(рис.2.4.11). Это означает, что не существует ни одного элементарного события, принадлежащего и А, и В.
Аналогично события
называются попарно
несовместными,
если для любых
.
Таким образом, для попарно несовместных
событий можно записать:
Ясно, что два несовместных события являются частным случаем попарно несовместных событий.
Пример 13.. А – срок службы прибора менее 1 года. В – срок службы прибора более 5 лет.
Пример 14. А – два попадания в мишень при двух выстрелах. В – 2 промаха при двух выстрелах.
Из рис.2.4.11 видно, что события А и В не пересекаются, следовательно, суммой двух несовместных событий является событие, осуществляющееся в появлении либо события А, либо события В. Можно также воспользоваться исключающим логическим или (XOR).
8. Два события А и В называются совместными, если существует по крайней мере одно элементарное событие, входящее в произведение А и В, т.е. благоприятствующее и событию А, и событию В. Совместные события всегда имеют непустое пересечение.
Пример
15. А
– число выпавших очков на кубике больше
3. В
– число выпавших очков на кубике меньше
5. Элементарное событие
благоприятствует А
и В.
Понятия произведения и суммы можно распространить на бесконечные последовательности (счётные множества) событий. Событие
состоит
в том, что произошло хотя бы одно из
событий
.