
- •1. Опыт: бросание монеты 13
- •2. Опыт: бросание игральной кости 14
- •Возникновение и развитие теории вероятностей До появления аксиоматики Колмогорова
- •В наше время
- •Необходимость теории вероятностей как науки
- •Возможность анализа случайных явлений
- •Новый язык для описания объектов
- •Распространение вероятностной и статистической терминологии
- •Элементарный исход
- •1. Опыт: бросание монеты
- •2. Опыт: бросание игральной кости
- •Пространство элементарных исходов
- •Советы по построению пространства элементарных исходов.
- •Определения Подмножества
- •Алгебра и сигма-алгебра
- •Вероятностное пространство
- •Парадокс определения вероятностного пространства
- •Дискретная вероятностная модель
- •Конечное пространство элементарных исходов
- •Классическая вероятностная модель
- •Связь классической вероятностной модели с комбинаторикой
- •Основная формула комбинаторики
- •Урновая схема
- •Общее определение вероятности для экспериментов с конечным или счетным числом исходов
- •Дискретное распределение и вероятность
- •Равномерное распределение - классическая вероятностная модель
- •Биномиальное распределение – схема Бернулли
- •Мультиномиальное распределение – схема бросания частиц по ячейкам
- •Геометрическое распределение – испытания до первого успеха
- •Распределение Паскаля – испытания до m-того успеха
- •Пуассоновское распределение - теорема Пуассона
- •Теорема Пуассона.
- •Независимость событий и условная вероятность. Построение моделей.
- •Независимость Различие между независимостью попарно и в совокупности. Пример Бернштейна
- •Использование понятия независимости для построения моделей. Произведение вероятностных пространств.
- •Примеры построения моделей.
- •Расчет надежности при параллельном соединении элементов.
- •Расчет надежности при последовательном соединении элементов
- •Расчет надежности сложной системы.
- •Замечания к примерам.
- •Условная вероятность
- •Урновая схема
- •Марковская зависимость
- •Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Случайные величины
- •Отображения вероятностных пространств
- •Случайная величина
- •Борелевская сигма-алгебра
- •Определение случайной величины
- •Распределения случайных величин и векторов Функция распределения
- •Дискретные распределения на прямой
- •Вырожденное распределение
- •Бернуллиевское распределение
- •Биномиальное распределение
- •Геометрическое распределение
- •Пуассоновское распределение
- •Произвольное дискретное распределение
- •Функция распределения случайной величины
- •Непрерывные распределения на прямой
- •Равномерное распределение на отрезке.
- •Мера Лебега на прямой.
- •Плотность распределения
- •Вероятностный смысл плотности распределения
- •Бета-распределение на отрезке [0,1]
- •Смеси распределений.
- •Нормальное (гауссовское) распределение.
- •Экспоненциальное (показательное) распределение.
- •Гамма-распределение.
- •Построение меры в конечномерном пространстве Борелевская сигма-алгебра в конечномерном пространстве
- •Определение случайного вектора
- •Мера Лебега в конечномерном пространстве
- •Мера Лебега на квадрате - Задача о встрече
- •Независимые случайные величины
- •Многомерное нормальное распределение
- •Числовые характеристики случайных величин и векторов
- •Интеграл Лебега – математическое ожидание
- •Свойства интеграла Лебега (математического ожидания)
- •Неравенства Неравенство Маркова
- •Неравенство Чебышева. Дисперсия
- •Неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Ковариация
- •Неравенство Йенсена.Выпуклые функции
- •Моменты
- •Вычисление математического ожидания.
- •Теорема Лебега о замене переменных
- •Вычисление интеграла Лебега на прямой.
- •Вычисление маргинальных плотностей
- •Вычисление числовых характеристик важных распределений.
- •Взаимосвязь различных видов сходимости
- •Закон больших чисел в форме Бернулли
- •Предельные теоремы теории вероятностей
- •Закон больших чисел в форме Чебышева
- •Определение условного распределения и условной плотности Условное распределение
Определения Подмножества
Если пространство элементарных исходов определено, то появляется возможность описать любое событие, происшедшее в опыте, просто указав, какие элементарные исходы ему соответствуют.
Пример.3.5 Элементарные исходы, 5 вариант: числа очков на костях без различения игральных костей [(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(2,1),(2,2),…] –36 исходов.
Элементарный исход можно представить в виде
,
где i – число очков на первой кости, j – второй кости.
Тогда событие «на двух костях выпало в сумме 7 очков» можно представить в виде следующего подмножества элементарных исходов:
Заметим, что порядок перечисления элементарных исходов может быть произвольным. В дальнейшем подмножества пространства элементарных исходов будем обозначать большими латинскими буквами A, B, C…
A =
Пустое подмножество обозначим
Так как пустое подмножество не содержит никаких элементарных исходов, в теории вероятностей оно обозначает невозможное событие.
Множество всех элементарных событий называется, естественно, достоверное событие.
Элементарный исход как случайное событие представляет собой простейшее одноточечное подмножество.
Операции над подмножествами
Стандартные операции над подмножествами, естественно, применяются в теории вероятностей и имеют вероятностную интерпретацию.
Дополнение
Дополнение до подмножества A - это подмножество
т. е. дополнением к A является подмножество, включающее в себя все элементарные исходы, не содержащиеся в A. С точки зрения теории вероятностей подмножество A представляет событие, которое естественно назвать отрицание A или не-A. Т.е. A в опыте не произошло («не наступило»).
Объединение
Объединением двух подмножеств A и B является подмножество
Соответственно и интерпретация : произошло или A или B.
Пересечение
Пересечением двух подмножеств : A и B является подмножество
Соответственно и интерпретация : и A и B произошли одновременно.
Разность
Разностью двух подмножеств A и B является подмножество
Соответственно и интерпретация : A произошло, B - нет.
Симметричная разность
Симметричной разностью двух подмножеств A и B является подмножество
Соответственно и интерпретация : произошло только одно из этих двух событий.
Количество элементов в подмножестве
Если количество элементов в подмножестве A конечно, то будем обозначать его так
Отношения между подмножествами
Вложение
Подмножество В вложено в подмножество A, если любой элементарный исход, содержащийся в B также содержится и в A.
Интерпретация:
Стрелкой
|
из B следует A
|
Т.е, если произошло B, то произошло и A.
Несовместность
Подмножества A и B называются несовместными (непересекающимися), если они не содержат общих элементарных исходов.
В теории вероятностей это означает, что A и B одновременно произойти не могут.
Противоположность
Подмножества A и B называются противоположными или дополнительными друг к другу, если они несовместны и их объединение достоверно.
В теории вероятностей это означает, что в опыте обязательно произойдет одно и только одно из этих событий.
Формулы
Для доказательства равенства двух подмножеств A и B достаточно показать, что A вложено в B, и что B вложено в A |
Следующие формулы позволяют выразить одни операции с подмножествами через другие. Доказательства проведите сами.
|
Полная группа подмножеств
Полной группой
подмножеств называется конечный набор
или счетная последовательность попарно
несовместных подмножеств
объединение которых достоверно:
В опыте обязательно произойдет одно и только одно из этих событий.
Любые два противоположных подмножества образуют полную группу подмножеств.
Если пространство элементарных исходов конечно или счетно, то сами элементарные исходы являются полной группой подмножеств.