
- •Вопросы для подготовки к экзамену по теории вероятностей и математической статистике
- •Факториал числа
- •Формулировка комбинаторных правил суммы и произведения. Четыре комбинаторных схемы выбора. Формулы для числа размещений и сочетаний в разных схемах выбора. Число перестановок.
- •Правило произведения
- •Перестановки
- •Размещения
- •Сочетания
- •3.Классическое, геометрическое и статистическое определения вероятности. Вывод свойств вероятности из определений. Ограниченность классических определений вероятности.
- •2) Устойчивость относительных частот появления а в различных сериях достаточно
- •4. Вероятностное пространство (ω, s, р). Аксиомы теории вероятностей и следствия из них. Описание конечного вероятностного пространства в аксиоматике Колмогорова.
- •Вероятностные пространства (в расширенном смысле и бесконечные)
- •5.Условная вероятность. Определение зависимых и независимых событий. Попарная незевисимость событий и независимость в совокупности.
- •Независимость событий
- •Независимость событий в совокупности
- •6.Теорема о вероятности суммы событий. Формула полной вероятности. Вероятность гипотез: постановка задачи. Формулы Байеса для вероятностей гипотез.
- •Формула Байеса (теорема гипотез).
- •7. Определение случайной величины. Закон распределения вероятностей случайной величины. Способы задания дискретной случайной величины. Дискретные случайные величины.
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Дискретные случайные величины
- •8. Функция распределения случайной величины, ее свойства и график. Функция распределения.
- •9.Непрерывные случайные величины. Способы задания непрерывной случайной величины. Плотность вероятности и ее основные свойства.
- •10.Числовые характеристики дискретных и непрерывных случайных величин. Математическое ожидание случайной величины и его свойства. Дисперсия случайной величины и её свойства.
- •1. Параметры уравнения регрессии.
4. Вероятностное пространство (ω, s, р). Аксиомы теории вероятностей и следствия из них. Описание конечного вероятностного пространства в аксиоматике Колмогорова.
Вероятностное пространство —
это тройка
,
где:
— это множество объектов
, называемых элементарными исходами эксперимента. На это множество не накладывается никаких условий, оно может быть совершенно произвольным. При задании вероятностной модели для конкретного случайного эксперимента множество необходимо определять таким образом, чтобы в любой реализации опыта происходил один и только один элементарный исход. Элементарный исход содержит в себе всю возможную информацию о результате случайного опыта. С формальной математической точки зрения «произвести случайный опыт» означает в точности указать один элементарный исход
, который произошел в данной реализации опыта.
— это некоторая зафиксированная система подмножеств
, которые будут называться (случайными) событиями. Если элементарный исход, произошедший в результате реализации случайного опыта, входит в событие
, то говорят, что в данной реализации событие произошло, иначе говорят, что событие не произошло. Совокупность событий должна быть сигма-алгеброй, то есть удовлетворять следующим свойствам:
Пустое множество
должно быть событием, то есть принадлежать . Это событие, которое существует в любом вероятностном пространстве, называется невозможным, поскольку оно никогда не происходит.
Все множество также должно быть событием:
. Это событие называется достоверным, так как происходит при любой реализации случайного опыта.
Совокупность событий должна образовывать алгебру, то есть быть замкнутой относительно основных теоретико-множественных операций, выполняемых над конечным числом событий. Если
и
, тогда должно быть
,
,
. Операции над событиями имеют очевидный содержательный смысл.
В дополнение к указанным свойствам, система должна быть замкнута относительно операций над событиями, выполняемых в счетном числе (свойство сигма-алгебры). Если
, тогда должно быть
и
.
— это числовая функция, которая определена на и ставит в соответствие каждому событию число
, которое называется вероятностью события . Эта функция должна быть конечной сигма-аддитивной мерой, равной 1 на всем пространстве, то есть обладать свойствами:
для любого
,
Если и — события, причем
, тогда
(свойство аддитивности).
Если , причем Если
для любых Если
, тогда должно быть
(свойство сигма-аддитивности).
Заметим, что последнее свойство сигма-аддитивности меры эквивалентно (при условии выполнения всех прочих свойств, в том числе конечной аддитивности) любому из следующих свойств непрерывности меры:
Если
и
, тогда
.
Если и
, тогда
.
Если , и
, тогда
.
Пусть
—
множество элементов
,
которые называются элементарными
событиями, а
—
множество подмножеств
,
называемых случайными событиями (или
просто — событиями), а
—
пространством элементарных событий.
Аксиома I (алгебра событий). является алгеброй событий.
Аксиома II (существование вероятности событий). Каждому событию x из поставлено в соответствие неотрицательное действительное число
, которое называется вероятностью события x.
Аксиома III (нормировка вероятности).
.
Аксиома IV (аддитивность вероятности). Если события x и y не пересекаются, то
.
Совокупность объектов
,
удовлетворяющая аксиомам I—IV,
называется вероятностным
пространством (у Колмогорова:
поле вероятностей).
Система аксиом I—IV непротиворечива.
Это показывает следующий пример:
состоит
из единственного элемента
,
—
из
и
множества невозможных событий (пустого
множества)
,
при этом положено
.
Однако эта система аксиом не является
полной: в разных вопросах теории
вероятностей рассматриваются различные
вероятностные пространства.