10. Теорема Байеса.

Теорема Байеса (или формула Байеса) — одна из основных теорем теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность того, что произошло какое-либо событие (гипотеза) при наличии лишь косвенных тому подтверждений (данных), которые могут быть неточны. Названа в честь её автора, преп. Томаса Байеса (посвящённая ей работа «An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances» впервые опубликована в 1763 году,[1] через 2 года после смерти автора). Полученную по формуле вероятность можно далее уточнять, принимая во внимание данные новых наблюдений.

Психологические эксперименты[2] показали, что люди при оценках вероятности игнорируют различие априорных вероятностей (ошибка обоснования оценки (англ.)русск.), и потому результаты по формуле Байеса и правильные результаты могут сильно отличаться от ожидаемых.

Формула Байеса:

,

где

 — априорная вероятность гипотезы A (смысл такой терминологии см. ниже);

 — вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная вероятность);

 — вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;

 — полная вероятность наступления события B.

11. Повторные испытания. Схема Бернулли.

Ситуация, в которой подряд независимо друг от друга производятся одинаковые испытания, встречается очень часто, например, бросание монеты или игральной кости, стрельба из одного орудия без учета результата произведенных выстрелов, параллельное включение в сеть одинаковых предохранителей и т. п. Разберем более подробно пример с бросанием монеты. При каждом испытании есть два равновероятных исхода: О (выпал орел) и Р (выпала решка). Допустим, что монету бросили подряд n раз. Сколько последовательностей исходов при этом можно получить?

Проводятся   опытов, в каждом из которых может произойти определенное событие («успех») с вероятностью   (или не произойти — «неудача» —  ). Задача — найти вероятность получить   успехов в опыте.

Решение:

Количество успехов — величина случайная, которая имеет распределение Бернулли.

12. Формула Бернулли.

Формула Бернулли — формула в теории вероятностей, позволяющая находить вероятность появления события A при независимых испытаниях. Формула Бернулли позволяет избавиться от большого числа вычислений — сложения и умножения вероятностей — при достаточно большом количестве испытаний. Названа в честь выдающегося швейцарского математика Якоба Бернулли, выведшего формулу.

Теорема: Если Вероятность p наступления события Α в каждом испытании постоянна, то вероятность   того, что событие A наступит k раз в n независимых испытаниях, равна:  , где  .

13. Локальная теорема Лапласа.4

Теорема Муавра — Лапласа — одна из предельных теорем теории вероятностей, установлена Лапласом в 1812 году. Если при каждом из n независимых испытаний вероятность появления некоторого случайного события Е равна р (0<р<1) и m — число испытаний, в которых Е фактически наступает, то вероятность неравенства близка (при больших n) к значению интеграла Лапласа.

Если в схеме Бернулли n стремится к бесконечности, p (0 < p < 1) постоянно, величина   ограничена равномерно по m и n  , то

где  , c > 0, c — постоянная.

Приближённую формулу

рекомендуется применять при n > 100 и npq > 20.