- •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.
- •5.7.Пример на вычисление вероятности произведения событий
- •Теорема умножения вероятностей
- •5.6.Произведение двух 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
5.12.События независимые в совокупности.
Мы будем всегда иметь дело с событиями независимых в совокупности. В предыдущем параграфе дано определение двух независимых событий. Введем ещё два определения для событий.
Рассмотрим два определения.
1) Пусть в некотором эксперименте появляются несколько событий, например А, В, С. Если А и В, В и С, А и С независимы, то все три называются попарно независимыми.
Это определение распространяется на любое количество событий. Пусть в эксперименте появляются события А1, А2 , …, Аn.
Если любые два события в эксперименте являются независимыми, то события называются попарно независимыми.
2) Несколько событий называются независимыми в совокупности, если они попарно независимы и независимы каждое из событий и всевозможные произведения остальных.
Другими словами Несколько событий называются независимыми в совокупности, если вероятность каждого из них не меняется при наступлении других событий (одного или нескольких в любой комбинации и любом числе).
Если А, В, С независимы в совокупности, то независимы события
(А и В), (В и С), (А и С), (А и ВС), (В и АС), (С и АВ).
Из независимости в совокупности следует попарная независимость. Обратное утверждение неверно. Из попарной независимости не следует независимость в совокупности.
Например, если А, В, С независимы в совокупности, то они и попарно независимы (пример можно посмотреть в [ с.]). Обратное утверждение неверно. Если А, В, С попарно независимы, то отсюда не следует их независимость в совокупности.
Замечание 1. Чаще всего встречаются события независимые в совокупности, по крайней мере здесь мы будем рассматривать только такие события.
Замечание 2. Важно сравнить понятия совместности (несовместности) событий и зависимости (независимости) событий. Для несовместных событий вводится только понятие попарной несовместности. Понятие несовместности в совокупности отсутствует, оно излишне.
5.13.Теорема умножения для n независимых событий
Именно для случая независимых в совокупности событий справедлива теорема умножения вероятностей.
Теорема. Пусть в эксперименте могут появляться совместные, независимые в совокупности события А1, А2 , …, Аn, тогда вероятность их совместного появления равна произведению вероятностей этих событий
.
П р и м е р. Пусть эксперимент состоит в подбрасывании 3 монет одновременно. Найти вероятность того, что все три монеты выпадут орлом, т.е. появится событие OOO.
Решение. Вероятность выпадения орла на каждой из монет равна 1/2. Три события независимы в совокупности, поэтому вероятность выпадения ООО равна P(OOO) = 1/2 1/2 1/2 =1/8.
П р и м е р. Имеется три ящика с 10 деталями каждый. В первом ящике 7, во втором 8, в третьем 9 стандартных деталей. Из каждого ящика вынимают по одной детали. Вычислить вероятность того, что все вынутые три детали окажутся стандартными.
Р е ш е н и е Вероятности того что будут вынуты стандартные детали из каждого ящика соответственно равны р1=0.7, р2=0.8, p3=0.9. Вероятность совместного появления трех стандартных деталей равна P(A) = р1р2p3 = 0.70.80.9 = 0.504.
П р и м е р. Стреляют три орудия. Вероятности попадания первого орудия равна р1=0.7, второго р2=0.8, третьего p3=0.9. Вычислить вероятность того, что все вынутые три орудия попадут в мишень. Задача по сути не отличается от предыдущей. Вероятность совместного попадания трех орудий равна P(A) = р1 р2 p3 = 0.70.80.9 = 0.504.
