
- •Теория вероятностей
- •Составитель е. Н. Грибанов
- •Кемерово 2001
- •Теория вероятностей Случайные события
- •Элементы комбинаторики
- •Алгебра событий
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическая вероятность
- •Теоремы сложения
- •Теоремы умножения
- •Формула полной вероятности
- •8. Формула Байеса
- •10. Наивероятнейшее число появления событий
- •11. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •12. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •Формула Пуассона.
- •Случайные величины
- •14. Закон распределения случайной величины
- •16. Плотность распределения
- •17. Математическое ожидание
- •18. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение
- •19. Начальные и центральные моменты
- •20. Равномерное распределение
- •21. Нормальное распределение
- •22. Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •24. Показательное распределение
- •Закон больших чисел
- •25. Лемма Маркова
- •26. Неравенство Чебышева
- •27. Теорема Чебышева
- •28. Основные понятия математической статистики
- •29. Вариационные ряды
- •30. Графическое изображение вариационного ряда.
- •31. Эмпирическая функция распределения
- •32. Средние величины
- •33. Медиана и мода
- •34. Показатели вариации
- •Свойства эмпирической дисперсии
- •35. Эмпирические центральные и начальные моменты
- •36. Эмпирические асимметрия и эксцесс
- •37. Метод условных вариантов для расчёта основных
- •38. Статистическое оценивание параметров
- •39. Основные свойства оценок
- •40. Оценка математического ожидания и дисперсии
- •Доказательство. Вычислим
- •41. Метод максимального правдоподобия
- •42. Метод наименьших квадратов
- •43. Распределение средней арифметической
- •44. Распределение дисперсии в выборках
- •45. Понятие доверительного интервала.
- •46. Доверительный интервал для математического
- •47. Доверительный интервал для
- •48. Доверительный интервал для дисперсии
- •49. Понятие статистической гипотезы
- •50.Ошибки, допускаемые при проверке статистических гипотез
- •51. Проверка гипотезы о равенстве математических
- •52. Сравнение выборочных средних при неизвестной
- •53.Сравнение выборочных дисперсий
- •54. Проверка гипотез о законе распределения
- •55. Выборочный коэффициент корреляции и его свойства
- •Доказательство. По определению
- •56. Метод вычисления выборочного коэффициента
- •57. Проверка гипотезы о значимости
- •58. Эмпирическая и теоретическая
- •60. Корреляционное отношение
- •Приложение
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Составитель
- •650026, Кемерово, ул. Весенняя, 28.
- •650099, Кемерово, ул. Д. Бедного, 4а.
Геометрическая вероятность
О. 1. Геометрической вероятностью события А называется отношение меры области благоприятных исходов к мере области всевозможных исходов.
В
частности, для плоскости согласно
определению
,
где
- площадь области благоприятных исходов,
- площадь области всевозможных исходов.
Пример
7. (Задача о
встрече) Два студента условились
встретиться в определённом месте между
12 и 13 часами. Пришедший первым ждёт
второго в течение 15 минут, после чего
уходит. Найти вероятность того, что
встреча состоится, если каждый студент
наудачу выбирает момент своего прихода
(в промежутке от 12 до 13 часов).
Решение.
Обозначим событие А
– студенты встретятся, тогда противоположное
событие
- студенты не встретятся. Отложим по
оси Ох
время прихода первого студента, по оси
Оу
время прихода второго студента. Тогда
точка области с координатами
однозначно определяет время прихода
обоих студентов. Студенты встретятся,
если выполнено условие
.
Построим две прямые линии
и
.
Область, заключённая между этими линиями
внутри квадрата, составляет область
благоприятных исходов события А
Рис. 1. Для события
область
благоприятных исходов согласно Рис. 1
состоит из двух прямоугольных треугольников
с катетами, равными
,
общей площадью, равной
.
Область всевозможных исходов равна
площади квадрата со стороной 1.
Следовательно, площадь всевозможных
исходов равна
.
Тогда вероятность события
равна
.
Поэтому искомая вероятность равна
.
Теоремы сложения
Т.1.
Для несовместных событий вероятность
появления суммы событий равна сумме
вероятностей. То есть
.
Доказательство. Пусть опыт имеет n исходов, событию А благоприятствует k из них, а событию В - благоприятствует m. Тогда сумме событий А+В благоприятствуют m+k. Тогда
.
Пример 8. Вероятности получить на экзамене 5, 4, 3 соответственно равны 0,2; 0,3; 0,3. Найти вероятность успешной сдачи экзамена.
Решение.
Обозначим события А
– студент успешно сдал экзамен; В;
С;
К –
студент сдал экзамен на 5; 4; 3 соответственно.
По условию
.
В силу несовместности событий В;
С;
К
и по условию
по теореме имеем
.
Т.
2. Для любых событий вероятность появления
суммы этих событий равна сумме вероятностей
этих событий без вероятности их
совместного появления. То есть
.
Доказательство.
Представим сумму событий А+В
в виде суммы
несовместных событий
,
а событие В
в следующем виде
.
Так как в обоих случаях события
несовместны, то, применяя первую теорему,
имеем
;
,
из второго равенства получаем
.
Подставляя в первое, получаем окончательно
.
Теоремы умножения
О. 1. Два события называются независимыми, если вероятность появления одного из них не зависит от того, произошло или не произошло второе событие.
О. 2. Несколько событий называются независимыми в совокупности, если любая комбинация из них независима.
О. 3. События называются зависимыми, если появление или не появление одного из них, изменяет вероятность появления другого.
О.
4. Вероятность события В,
вычисленная в предположении осуществления
события А,
называется условной
вероятностью
события В
и обозначается
.
Пример 9. Из урны, содержащей 2 белых и 3 чёрных шара, наудачу последовательно извлекают два шара. Найти вероятность того, что второй извлечённый шар белый если известно, что первый извлечённый шар чёрный.
Решение.
Обозначим события А
– первый извлечённый шар чёрный, В
- второй извлечённый шар белый. Для
нахождения искомой вероятности используем
классическое определение
,
где m-
число благоприятных исходов, равное
числу оставшихся после первого извлечения
белых шаров, то есть m=2,
а n-
число всевозможных оставшихся шаров,
то есть n=4.
Тогда искомая вероятность равна
.
Т.
1. Вероятность произведения двух событий
равна произведению вероятности одного
из них на условную вероятность другого,
вычисленную при условии, что первое
событие произошло. То есть
.
Доказательство.
Пусть число всевозможных исходов опыта
равно n.
Из них событию А
благоприятствует m
из них. Совместному появлению событий
А и
В
благоприятствует k.
Тогда
,
так как число всевозможных исходов для
этого условного события равно m
(событие А
произошло),
число благоприятных исходов равно k
(событие В
происходит при условии появления события
А).
Для других вероятностей имеем
.
Подставляя в формулу, имеем
тождество.
Следствие 1. Если появление события А не зависит от события В, то появление события В не зависит от события А.
Доказательство.
Если появление события А
не зависит от события В,
то можно записать
.
Используя две записи теоремы умножения,
имеем,
подставив указанное условие, получим
,
разделив обе части на
,
получим
,
то есть вероятность появления события
В
не зависит от события А.
Следствие 2. Вероятность произведения двух независимых событий равна произведению вероятности этих событий.
Доказательство.
Применяя первое следствие к теореме
умножения, получаем
.
Пример 10. Известно, что 85% готовой продукции цеха является стандартной. Вероятность того, что стандартная деталь отличного качества, равна 0,51. Найти вероятность того, что наудачу взятое изделие окажется отличного качества.
Решение.
Пусть А-
событие, означающее, что взятое наудачу
изделие стандартное, В-
событие, означающее, что изделие отличного
качества. Изделие может быть отличного
качества, если оно стандартное. Поэтому
из условия задачи следует
.
Тогда искомая вероятность равна
.