- •Часть 1
- •Теорема сложения вероятностей для несовместных событий.
- •5.1.Сумма двух несовместных составных событий.
- •5.2.Сумма двух совместных событий
- •5.3.Вероятность суммы двух несовместных событий.
- •5.4.Полная группа событий
- •5.5.Противоположные события.
- •Теорема умножения вероятностей
- •5.6.Произведение двух событий
- •5.7.Пример на вычисление вероятности произведения событий
- •5.8.Условная вероятность
- •5.9.Теорема умножения вероятностей для зависимых событий
- •5.10.Вероятность произведения двух независимых событий
- •5.11.Пример на вычисление условной вероятности зависимых событий
- •5.12.События независимые в совокупности.
- •5.13.Теорема умножения для n независимых событий
- •5.14.Совместное применение теорем сложения и умножения вероятностей
- •5.15.Вероятность появления хотя бы одного из событий независимых в совокупности.
- •Следствия теорем сложения и умножения
- •5.16.Вероятность суммы двух совместных событий
- •1) Если события а и в несовместны, то
- •2) Если события а и в совместны и зависимы то
- •3) Если события а и в совместны и независимы то
- •5.17.Формула полной вероятности
- •5.18.Формула Бейеса (формула гипотез)
- •Повторение испытаний.
- •5.19. Формула Бернулли
- •5.20.Наивероятнейшее число появления события в независимых испытаниях
- •Дискретные случайные величины и законы их распределения
- •5.21.Случайная величина
- •5.22.Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •5.23.Закон и функция равномерного распределения д.С.В.
- •5.24.Закон и функция биномиального распределения
- •5.25.Асимптотические формулы биномиального распределения
- •1. Формула Лапласа.
- •5.26.Простейший поток событии
- •5.27.Гипергеометрическое распределение
- •5.28. Выводы
- •Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •5.29.Математическое ожидание
- •5.30.Дисперсия и среднеквадратичное отклонение
- •Непрерывные случайные величины
- •5.31.Функция распределения непрерывной с.В.
- •5.32.Закон распределения н.С.В.
- •5.33.Вероятность попадания непрерывной с.В. В заданный интервал
- •5.34.Вероятностный смысл плотности распределения вероятности н.С.В.
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •Законы распределения для случайных непрерывных велич
- •5.35.Равномерное распределение
- •5.36.Нормальное распределение
5.8.Условная вероятность
Хотя запись Р(В) принимается как безусловная вероятность, но вообще говоря мы всегда имеем дело с условной вероятностью РS(В), потому что события происходят при заданных условиях S эксперимента, но этих условий может быть много, некоторые могут подразумеваться, поэтому индекс S не пишут и говорят, что имеется безусловная вероятность..
Для применения формулы вычисления вероятности произведения двух событий необходимо познакомиться с понятием условной вероятности появления, какого либо события.
Рассмотрим пример. Пусть брошены две монеты. Известно, что произошло составное событие А, где А = OO+OР. Какова вероятность, что при этом условии произошло событие В = ОО? Если бы не было известно, что произошло событие А, то вероятность выпадения ОО оценивается числом 1/4. Однако в задаче содержится дополнительная информация о том, что произошло OO или OP, поэтому при этом дополнительном знании, о том что, условие А произошло, вероятность события В равна 1/2. Такая вероятность называется условной вероятностью события В, при условии, что А произошло и обозначается РА (В).
Какова же вероятность РА (В). Вероятность события В в предположении, что А произошло РА (В) можно вычислить двумя способами,
Первый способ подсчета условной вероятности.
Вероятность события В , в предположении, что А произошло можно вычислить по формуле
РА (В) = n (АВ) / n(А),
где n(А) − количество исходов благоприятствующих А;
n(АВ) − количество исходов благоприятствующих АВ.
Поясним это рисунком.
Пусть в каждой из областей A, L, B, M своего цвета находится соответственно точек n1, l, n2, m . Точки обозначают элементарные исходы. Таким образом, все пространство событий Ω содержит N = n1 + l + n2 + m точек. Тогда очевидно событие А содержит n1 + l точек, а событие В состоит из l + n2 точек. Событие М = Ω – (A+B) содержит m точек. Тогда P(А)=(n1 + l)/N, P(B)=(n2 + l)/N, а вероятность их произведения
P(АВ) = P(L) = l/N.
Условная вероятность
РА(В) = n(АВ)/n(А)
будет вычисляться по формуле
.
Из этой формулы хорошо виден смысл условной вероятности, за всевозможные исходы принимаются исходы, составляющие событие А, а за благоприятствующие только те исходы события В, которые входят в событие А.
Интересно найти соотношение, которому должны удовлетворять величины n1, l, n2, m , чтобы события были независимыми.
События А и В будут независимыми, если выполняется формула
Количество исходов благоприятствующих АВ очевидно равно n(АВ) = 1, т.е когда выпадет только ОО, а количество исходов благоприятствующих А равно, n(А) = 2 т.е. может выпасть OO или ОР. Поэтому РА (В) = 1/2.
Второй способ подсчета условной вероятности.
РА (В) = Р (АВ) / Р(А),
где Р (АВ) − вероятность совместного появления события АВ; Р(А) − вероятность появления А.
Вероятность Р(АВ) равна очевидно вероятности появления события ОО которая равна 1/4, т.е. Р(АВ) = Р(ОО) = 1/4. Вероятность события А равна конечно 1/2, Р(А)=1/2, поэтому РА(В)= (1/4) : (1/2) = 1/2.
Если вероятность появление одного события A не зависит от появления другого события В, то события называются независимыми и формула для произведения вероятностей выглядит так:
P (АВ) = Р(А) P(В).
Если события А и В принадлежат пространству событий Ω и количество элементарных исходов Ω равно сумме исходов, составляющих объединение событий А и В, то условная вероятность есть и безусловная.
Говорить об условной вероятности можно только тогда, когда события А и В принадлежат пространству событий Ω и количество элементарных исходов Ω больше суммы исходов, составляющих объединение событий А и В (рис.12 ).
Пример. Пусть брошена игральная кость. И стало известно, что выпало не меньше пяти очков. Какова при этом условии вероятность события В, заключающегося в том, что выпала 6 очков?
Если бы не было известно, что произошло событие А, то вероятность выпадения 6 очков оценивается числом 1/6. Однако в задаче содержится дополнительная информация о том, что выпало 5 или 6 очков, поэтому при этом дополнительном условии вероятность события В равна 1/2.
Определение. Условной вероятностью события В при условии, что А произошло РА(В) называется вероятность события В найденное в предположении, что А произошло.
Замечание. Было уже отмечено, что мы всегда имеем дело с условной вероятностью. Когда записываем Р(А), то надо полагать, что это условная вероятность появления события А при создании условий S эксперимента и следовало бы писать РS(А)
П р и м е р 2. Пусть эксперимент состоит в подбрасывании 2 монет одновременно. В результате проведения такого эксперимента имеется четыре непосредственных события ОО, ОР, РО, РР.
Пусть
А = { только на одной монете появляется О или на обоих РР} = ОР+РО +PP.
В = { на первой О, а на второй О или Р } = ОО+ОР.
Какова условная вероятность появления события В, в предположении, что А произошло?
Видно, что события А и В совместны. Если исход эксперимента ОР, то это может рассматриваться как событие С состоящее в одновременном появлении события А и события В при подбрасывании двух монет. Это записывают так С = А В (или С =А ⋂ В).
Вычислим условную вероятность двумя способами.
1 способ. Воспользуемся формулой РА (В) = n (АВ) / n(А) .
Если А произошло, то это означает, что могло быть три возможности или ОР или РО или PP, но для события А В = ОР благоприятствует только один случай, поэтому имеем
РА(В) = 1/3.
2 способ. Воспользуемся формулой РА (В) = Р (АВ) / Р(А)
Вероятность Р (АВ) = Р (OP) = 1/4, а вероятность Р(А) = Р(ОР+РО+PP) = 3/4 . Поэтому
РА(В) = (1/4 ) : ( 3/4) = 1/3..
