
- •Збірник задач
- •З теорії ймовірностей та математичної статистики
- •Навчальний посібник
- •Рекомендовано
- •Міністерством освіти України
- •Рецензенти: член-кореспондент нан України, доктор фізико-математичних наук
- •Передмова
- •Розділ 1. Елементи комбінаторики
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 2. Простір елементарних подій, випадкові події та операції над ними
- •Правило де Моргана: Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 3. Ймовірності у дискретних просторах елементарних подій. Класичне означення ймовірності
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 4. Геометричні ймовірності.
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 5. Аксіоми теорії ймовірностей
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 6. Умовні ймовірності.
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 7. Формула повної ймовірності. Формула Байєса
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 8. Дискретні випадкові величини. Числові характеристики дискретних випадкових величин
- •Приклад розв’язання задачі
- •Дисперсія d
- •Розділ 9. Схема Бернуллі. Класичні дискретні розподіли
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 10. Неперервні випадкові величини
- •Приклад розв’язання задач
- •Розділ 11. Закон великих чисел. Центральна гранична теорема
- •Наслідок 2. Якщо для послідовності {n, n1} виконується умова Ляпунова, то справджується і центральна гранична теорема. Приклад розв’язання задач
- •Розділ 12. Вибірка та її основні характеристики. Емпірична функція розподілу, гістограма
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 13. Оцінювання невідомих параметрів розподілів. Класифікація оцінок. Вибіркове середнє та дисперсія, мода, медіана
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 14. Ефективні оцінки. Достатні статистики
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 15. Метод моментів та метод максимальної правдоподібності
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 16. Надійні інтервали
- •Приклад розв'язання задачі
- •Розділ 17. Перевірка статистичних гіпотез. Критерії згоди
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 18. Перевірка гіпотез про рівність математичних сподівань та дисперсій для нормальних сукупностей
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 19. Лінійна регресія
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 20. Елементи дисперсійного аналізу
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 21. Елементи аналізу часових рядів. Виділення тренду, згладжування, прогноз
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 22. Задачі для контрольних робіт Контрольна робота №1 “Теорія ймовірностей”
- •Контрольна робота №2 “Теорія ймовірностей”
- •Контрольна робота №3 “Математична статистика”
- •Розділ 4
- •Розділ 5
- •Розділ 6
- •Розділ 7
- •Розділ 8
- •Розділ 9
- •Розділ 10
- •Розділ 11
- •Розділ 18
- •Розділ 19
- •Розділ 20
- •Розділ 21
- •Додатки
- •Література Підручники, навчальні посібники та монографії
- •Збірники задач
- •Для нотаток:
Розділ 5. Аксіоми теорії ймовірностей
Нехай — простір елементарних подій, є -алгебра підмножин (-алгебра випадкових подій), тобто
АA1) ;
АA2) якщо A, то A;
АA3)
якщо Аi
(i=1,
2,...),
то
.
Припустимо,
що кожній випадковій події A
поставлено у відповідність число
,
що задовольняє умови:
P1) P(A)0 для кожного A;
P2) P()=l;
P3) якщо послідовність {An} випадкових подій така, що АiAj= при ij, то
Твердження A1, A2 A3, P1, P2, P3 складають систему аксіом теорії ймовірностей. Вимірний простір (, , P) — простір з мірою P(*) — називають ймовірнісним простором.
Теорема
додавання ймовірностей.
Приклад розв’язання задачі
Задача 1. Нехай P(A)0,8; P(B)0,8. Довести, що P(AB)0,6.
Розв’язок. P(AB)=P(A)+P(B)–P(AB)0,8+0,8–1=0,6, оскільки P(AB)1.
Задачі
Відомо ймовірності подій A, B, AB. Знайти ймовірності подій:
а)
б)
в)
г)
;
д)
е)
Нехай A і B — випадкові події, P0 — ймовірність того, що не відбудеться жодна з цих подій, P1 — ймовірність того, що відбудеться одна і тільки одна подія, P2 — ймовірність того, що відбудуться обидві події. Виразити P0, P1, P2 через P(A), P(B),
Двічі підкидають монету. Описати: а) простір елементарних подій; б) події: A — при першому підкиданні випав герб; B — при другому підкиданні випав герб; в) обчислити P(A), P(B), P(AB), P(B |A).
Три рази підкидають монету. Описати: а) простір елементарних подій; б) події A — двічі випав герб, B — принаймні один раз випав герб; в) обчислити P(AB), P(B) і P(B \A).
Нехай А1, А2, …, Аn — випадкові події. Довести, що
а)
б)
Д овести, що якщо А1, А2, …, Аn:
Довести, що якщо для будь-яких n подій
то:
У одному ящику 5 білих та 10 чорних куль, у іншому — 10 білих та 5 чорних куль. Знайти ймовірність того, що хоча б з одного ящика буде витягнуто одну білу кулю, якщо з кожного ящика витягнуто по кулі.
У ящику 10 червоних та 6 блакитних куль. Навмання витягають дві кулі. Яка ймовірність того, що кулі будуть одного кольору?
Знайти ймовірність того, що навмання вибране двузначне число є кратним 2, або 5, або тому й іншому одночасно.
Студент прийшов на залік, знаючи відповідь на 24 запитання з 30. Яка ймовірність скласти залік, якщо після неправильної відповіді на запитання викладач задає ще одне запитання?
Розділ 6. Умовні ймовірності.
Умовна ймовірність. Нехай (, , P) — ймовірнісний простір і P(B)>0, B. Умовною ймовірністю події A (A) при умові, що відбулася подія ВB, називається величина
Формула множення ймовірностей. Якщо P(B)>0, то
Незалежні випадкові події. Випадкові події A і B (A, B) називаються незалежними, якщо
Незалежні в сукупності випадкові події. Випадкові події A1, …, An (Аi, i = 1,…, n) називаються незалежними в сукупності, якщо
для будь-яких k = 2, …, n і 1i1<i2<…<ikn. Якщо ця рівність виконується при k=2, то події A1, … Аn називаються попарно незалежними.