
- •Реферат по надежности
- •События и их виды
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Равномерное распределение
- •Экспоненциальное (показательное) распределение
- •Биноминальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Математическое ожидание
- •Свойства математического ожидания:
- •Дисперсия случайной величины
- •Свойства дисперсии:
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Литература
- •Реферат
- •Содержание:
- •1. События и их виды
- •2. Вероятность и ее свойства
- •3. Теорема умножения вероятностей
- •4. Теорема сложения вероятностей
- •5. Формула полной вероятности
- •Вероятность гипотез
- •6. Случайные величины. Законы распределения непрерывной и дискретной случайной величины
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Закон распределения непрерывной случайной величины
- •Моменты распределения, характеристики закона распределения
- •Для дискретной случайной величины:
- •Для непрерывной случайной величины:
- •События и их виды.
- •Вероятность и ее свойства.
- •Теорема об умножении вероятностей.
- •Теорема о сложении вероятности совместных и несовместных событий.
- •Формула полной вероятности, формула гипотез.
- •Случайные величины. Закон распределения непрерывной и дискретной случайной величины.
- •Моменты распределения, характеристика закона распределения.
- •Литература.
- •Реферат Теория вероятности
- •События и их виды
- •Вероятность и ее виды
- •Теорема об умножении вероятности
- •Теорема о сложении вероятности совместных и несовместных событий
- •Формула полной вероятности. Формула гипотез
- •Случайные величины. Закон распределения непрерывной и дискретной случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Равномерное распределение
- •Экспоненциальное (показательное) распределение
- •Моменты распределения. Характеристики закона распределения
3. Теорема умножения вероятностей
Рассмотрим два события: А и В; пусть вероятности Р(А) и РА(В) известны. Теорема умножения дает ответ на вопрос, как найти вероятность совмещения этих событий, т. е. вероятность того, что появится и событие А, и событие В?
Теорема. Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило.
Р(АВ) = Р(А)РА(В).
Следствие 1. Если событие А не зависит от события В, то и событие В не зависит от события А, т. е. если Р(А) = РВ(А), то Р(В) =РА(В).
Из следствия 1 вытекает, что зависимость или независимость событий всегда взаимны. В связи с этим можно дать следующее определение независимых событий.
Два события называются независимыми, если появление одного из них не изменяет вероятности появления другого.
Следствие 2. Вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий.
Р(АВ) = Р(А)Р(В).
Теорема умножения вероятностей может быть обобщена на случай произвольного числа событий. В общем виде она формулируется так:
Вероятность совместного появления нескольких событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причем вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие события появились.
Р(А1,А2А3…Аn) = Р(А1)РА1(А2)РА!А2(А3)…РА1А2…Аn-1(Аn),
где РА1А2…Аn-1(Аn) – вероятность события Аn, вычисленная в предположении, что события А1 А2 А3…Аn-1 наступили. В частности, для трех событий
Р(АВС) = Р(А)РА(В)РАВ(С).
4. Теорема сложения вероятностей
несовместных событий
Пусть события А и В – несовместные, причем вероятности этих событий известны. Как найти вероятность того, что наступит либо событие А, либо событие В. Ответ на этот вопрос дает теорема сложения.
Теорема. Вероятность появления одного из двух несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий:
Р(А+В) = Р(А) + Р(В)
Можно обобщить теорему сложения на произвольное число несовместных событий:
Вероятность появления одного из нескольких попарно несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий.
Р(А1 + А2 + …+ Аn) = Р(А1) + Р(А2) + …+ Р(Аn).
Следствие 1. Если события А1 А2 …Аn образуют полную группу несовместных событий, то сумма их вероятностей равна 1:
Противоположными событиями называются два несовместных события, образующие полную группу.
Событие, противоположное
событию А, принято обозначать
.
Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице:
Р(А) + Р( )=1
совместных событий
Два события называют совместными, если появление одного из них не исключает появления другого в одном и том же испытании.
Пусть события А и В совместны. Как найти вероятность события А+В, состоящего в том, что появится хотя бы одно из событий А и В?
Теорема. Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ)
При использовании полученной формулы следует иметь в виду, что события А и В могут быть как независимыми, так и зависимыми.
Для независимых событий:
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(А)Р(В)
Для зависимых событий:
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(А)РА(В)