
- •I. Случайные события
- •II. Случайные величины и их распределения
- •III. Многомерные случайные величины
- •IV. Предельные теоремы теории вероятностей
- •I. Случайные события
- •1.1. Предмет теории вероятностей
- •1.2. Пространство элементарных исходов
- •1.3. События, операции над ними
- •1.4. Свойства операций
- •1.5. Алгебра и σ– алгебра событий
- •1.6. Вероятность событий
- •1.6.1. Классическое определение вероятностей
- •1.6.2. Элементы комбинаторики в теории вероятностей
- •1.6.3. Урновая схема
- •1.6.4. Геометрическая вероятность
- •1.6.5. Статистическое определение вероятности
- •1.6.6. Аксиоматическое определение вероятности
- •Условная вероятность. Независимость событий
- •1.8. Формула полной вероятности
- •1.10. Некоторые примеры вычисления вероятностей
- •1.11. Схема бернулли
- •1.12. Формула пуассона
- •1.13. Формула муавра – лапласа
- •Контрольные вопросы
- •Задачи.
- •П. Случайные величины и их распределения
- •2.1. Случайная величина
- •2.2. Дискретные случайные величины
- •2.3. Непрерывные случайные величины
- •2.4. Преобразование случайных величин
- •2.5. Математическое ожидание случайных величин
- •Дисперсия случайной величины
- •2.7. Моменты случайных величин. Другие числовые характеристики случайных величин
- •2.8. Характеристические функции
- •2.9. Производящие функции
- •Контрольные вопросы
- •III. Многомерные случайные величины
- •3.1. Совместная (n–мерная) функция распределения
- •3.2. Дискретные двумерные случайные величины
- •3.3. Непрерывные n–мерные случайные величины
- •3.4. Условные распределения
- •3.5. Преобразование векторных случайных величин
- •3.6. Математическое ожидание векторных случайных величин
- •3.7. Моменты векторных случайных величин
- •3.8. Дисперсия векторных случайных величин
- •3.9. Условное математическое ожидание. Кривые регрессии
- •3.10. Условная дисперсия
- •3.11. Ковариация случайных величин
- •3.12. Коэффициент корреляции
- •3.13. Характеристические функции векторных случайных величин
- •Контрольные вопросы
- •IV. Предельные теоремы теории вероятности
- •4.1 Последовательности независимых событий
- •4.2. Последовательность независимых величин
- •Неравенство чебышева
- •4.4. Типы сходимости
- •4.5. Закон больших чисел
- •4.6. Усиленный закон больших чисел
- •4.7. Центральная предельная теорема
- •Глава1. 1.
1.11. Схема бернулли
Схемой Бернулли (или последовательностью независимых одинаковых испытаний, или биномиальной схемой испытаний) называют эксперимент, удовлетворяющий условиям: 1) за основу берется эксперимент, имеющий 2 исхода. Это может быть, например, появление некоторого события B – один исход, говорят еще, что в результате опыта произошел «успех», и не появление этого события B – другой исход, в этом случае говорят, что в результате опыта произошла «неудача»; 2) этот исходный эксперимент повторяется независимо n раз. Термин «независимо» означает, что исходы эксперимента при очередном повторении не зависят от исходов эксперимента на предыдущих шагах; 3) вероятности двух исходов при каждом повторении исходного эксперимента одни и те же.
Итак, пусть в случайном испытании событие «успех» появляется с вероятностью p и не появляется с вероятностью q=1–p. Проводится серия таких независимых испытаний. Элементарными исходами опыта тогда будут последовательности вида УННУ…Н. Буква У на k-м месте означает, что в k-м испытании произошло событие «успех», буква Н на m месте означает, что в m-м испытании произошло событие «неудача» (не произошло события «успех»), 1≤k≤n, 1≤m≤n.
Если
свести ситуацию к схеме урн, то получаем
упорядоченную выборку с возвращением
объема n
из множества {У,Н}. Тогда
.
Все
элементарные исходы в каждом отдельном
опыте независимы друг от друга по
условию, поэтому каждому исходу всей
серии опытов можно поставить в соответствие
число
,
если в последовательности символов У
и Н буква У встретилась k
раз, буква Н – (n–k)
раз. Типичным представителем схемы
Бернулли является n–кратное
подбрасывание несимметричной монеты,
выпадение герба можно считать успехом,
«решки» – неудачей, или наоборот. Если
монета симметрична, то это тоже схема
Бернулли, в которой p=q=1/2.
Пусть
теперь событием A в схеме Бернулли будет
событие A={в n
испытаниях произошло m
успехов}, m
= 0, 1, 2,…, n.
Вероятность события A
обозначим так P(A)=P(n,m).
Для вычисления вероятности события A
нужно среди
элементарных
исходов найти благоприятствующие
событию A, найти вероятности этих событий
и просуммировать их. Элементарные
события, благоприятствующие событию
A, обозначим как
,
буква У в последовательности УНУУ…Н
встречается ровно m
раз. Вероятность такого элементарного
события равна
(см. выше). Число же таких элементарных
событий совпадает с числом способов,
которыми можно расставить m
букв У по n
местам, при этом все буквы У неразличимы.
Очевидно, это число равно
.
Окончательно для вероятности P(A)
имеем выражение
.
Итак, вероятность P
(n,m)
наступления m
успехов в серии из n
независимых одинаковых испытаний, если
успех в каждом отдельном испытании
наступает с вероятностью p,
равна
(1.14)
и q =1–p.
Формулу (1.14) называют формулой Бернулли.
Заметим,
что числа P(n,m)
действительно образуют вероятности
элементарных исходов
,
m = 1,…, n. Чтобы убедится в этом необходимо
проверить равенство
.
Имеем
.
Отметим
еще, что при вычислении вероятности
события A мы не использовали ни одну из
формул
,
а воспользовались замечанием к
классической вероятности о том, что
если вероятности всех эл. исходов P(ωk)
известны, событие A состоит из m эл.
исходов: А={ω1,…,ωm},
то
.
Это происходит потому, что нарушено условие равновероятности (равновозможности) элементарных исходов, как в каждом отдельном испытании, так и в серии испытаний, поэтому классическое определение вероятности не работает.
Очевидно,
если устранить эту причину, положив
p=q=1/2,
то вероятности P
(n,
m)
можно вычислить по классической схеме:
число всех элементарных исходов
число элементарных событий,
благоприятствующих событию А, равно
,
отсюда
.
Отметим,
что события
при различных значениях m в схеме Бернулли
несовместны. Тогда можно вычислить
вероятность появления успеха в n
испытаниях не менее
раз, но не более
раз по формуле:
(1.15)
Далее, вероятность появления хотя бы одного успеха в серии из n независимых испытаний получаем из предыдущей формулы заменой в ней на 1 и на n:
(1.16)
Пример 45. Частица пролетает последовательно мимо 6 счетчиков, каждый из которых независимо от остальных отмечает ее пролет с вероятностью p = 0,8. Частица считается зарегистрированной (событие А), если она отмечена не менее чем двумя счетчиками. Вычислить P(A).
Решение. Для
отыскания P(A)
применима схема Бернулли. В серии из 6
испытаний событие A произойдет, если
успех появляется в каждой последовательности
УНУ…Н не менее двух раз (два и более). В
каждом отдельном опыте вероятность
успеха p=0.8.
Такими последовательностями будут,
например, такие УУНННН,
УНУННН,УНУНН,…УННННУ,…,УУУННН,…,УУУУНН,…,УУУУУН,…,УУУУУУ.
Обозначим через ωk
последовательность букв У и Н с k
буквами У в ней. Число таких элементарных
исходов ωk
равно
.
Тогда событие A состоит из элементарных
исходов ω2
в
количестве
,
ω3
в количестве
,
ω4
в количестве
,
ω5
в количестве
и одного элементарного исхода ω6.
С использованием формулы (1.15) получим
для P(A)
выражение
.
Задачу
можно решить проще в вычислительном
отношении. Вычислим сначала P(
),
состоит из одного элементарного исхода
ω0
и
шести элементарных исходов ω1.
Тогда
Отсюда
=
.