
- •Лекция 1
- •1. Предмет и задачи теории вероятностей.
- •Предмет и задачи теории вероятностей
- •Лекция 2
- •Классическое определение вероятности.
- •Геометрические вероятности
- •Лекция 3
- •Расчет вероятностей.
- •Лекция 4
- •2. Формула Бернулли
- •Повторение независимых испытаний Формула Бернулли.
- •Локальная теорема Лапласа.
- •Интегральная теорема Лапласа.
- •Формула Пуассона.
- •Лекция 5 План лекции
- •1.Случайная дискретная величина
- •Биномиальное распределение.
- •Независимость случайных величин.
- •Лекция 6
- •Математическое ожидание дискретной св и его свойства
- •Дисперсия дискретной св и ее свойства.
- •Математические ожидания и дисперсии некоторых случайных величин.
- •Лекция 7
- •Плотность вероятности непрерывной св.
- •Лекция 8
- •Нормально распределенные св.
- •Моменты случайных величин.
- •Лекция 9
- •Закон больших чисел.
- •Неравенство Чебышева
- •Теорема Чебышева и ее следствия.
- •Глоссарий
- •Образцы решения задач
Лекция 4
План лекции
1. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
2. Формула Бернулли
3. Локальная теорема Лапласа
4. Интегральная теорема Лапласа
5. Формула Пуассона
Теорема. Пусть события А может наступить лишь при условии появления одного из несовместных событий В1, В2, …, Вп, т.е.
где
Ø
при
,
тогда имеет место формула полной
вероятности:
Пример. Электролампы изготавливаются на 3 заводах. 1-й завод производит 45% всех ламп; 2-й завод 40%, з-й – 15%. Продукция 1-го завода содержит 70% стандартных ламп, 2-го – 80%, 3-го – 81%. В магазины поступает продукция всех трех заводов. Какова вероятность того, что купленная в магазине лампа окажется стандартной?
Решение. Обозначим события: В1 – лампа изготовлена на 1-м заводе; В2 – на 2-м заводе; В3- на 3-м заводе; А – лампа оказалась стандартной. Из условия задачи следует:
Так
как
то
■
Пример. В 1-й коробке содержится 20 радиоламп, из н их 17 стандартных, во 2 – й коробке – 10 ламп, из них 9 стандартных. Из 2-й коробки наудачу извлечена лампа и переложена в 1-ю. Найти вероятность того, что лампа, наудачу взятая из 1-й коробки, будет стандартной.
Решение.
Обозначим события: А
– из 1-й коробки извлечена стандартная
лампа;
– из 2-й коробки в 1-ю переложена стандартная
лампа;
–
из 2-й коробки в 1-ю переложена нестандартная
лампа.
При
этом
По формуле полной вероятности имеем:
■
События
называют гипотезами,
поскольку заранее не известно, какое
из этих событий наступит. Тогда в условиях
предыдущей теоремы имеют формулы
Байеса:
Они позволяют переоценить вероятности гипотез после того, как становится известным результат испытания. В котором появилось событие А.
Пример. Детали проверяются одним из двух контролеров. Вероятность попадания детали к первому контролеру – 0,6, ко второму – 0,4. Вероятность того, что годная деталь будет признана стандартной первым контролером, равна 0, 94 , а вторым – 0,98. При проверке годная деталь признана стандартной. Найти вероятность того, что эту деталь проверил первый контролер.
Решение.
Обозначим события А
– годная деталь признана стандартной,
– деталь проверена первым контролером,
– деталь проверена вторым контролером.
По формуле Байеса имеем:
До испытания вероятность гипотезы равнялась 0,6, а после того, как стал известен результат испытания, вероятность этой гипотезы (теперь уже условная) изменилась и стала равной 0,59 ■
Пример.
Имеется 12 урн, из них в 6 урнах составила
,
по 3 белых и 4 черных шара, в 3 урнах
состава
по 2 белых и 8 черных шаров, в 2 урнах
состава
по 6 белых и 1 черному шару, в 1 урне
состава
4 белых и 3 черных шара. Из наугад выбранной
урны взят шар. Чему равна вероятность
того, что шар взят из урны состава
,
если он оказался белым?
Решение. Обозначим событие А – взятый шар оказался белым. Согласно условию,
По формуле Байеса находим искомую вероятность:
■