- •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
5.14.Совместное применение теорем сложения и умножения вероятностей
П р и м е р. Стреляют три орудия. Пусть события
А1 = {попадет первое орудие};
А2 = {попадет второе орудие};
А3 = {попадет третье орудие}
имеют вероятности P(А1) = р1 = 0.7, второго P(А2) = р2 = 0.8, третьего P(А3) = p3 = 0.9. Вычислить вероятность того, что попадет одно и только одно орудие (безразлично какое).
Решение.
Вероятности противоположных событий равны
=
q1 = 1 − 0.7 = 0.3;
=
q2 = 1 − 0.8 = 0.2;
=
q3 = 1 − 0.9 = 0.1.
Обозначим события
В1
=
= {первое орудие попало, два других
промахнулись}
В2
=
= {второе орудие попало, два других
промахнулись}
В3
=
= {третье орудие попало, два других
промахнулись}
Нас интересует вероятности сложного события В , попадания только одного орудия неважно какого. Событие В равно сумме трёх очевидно попарно несовместных событий В = В1 + В2 + В3, поэтому
Р(В) = Р(В1 + В2 + В3) = Р(В1) + Р(В2) + Р(В3).
Чтобы вычислить вероятности Р(В1) , Р(В2) , Р(В3) нужно воспользоваться теоремой умножения. Напоминаем, что знак умножения между событиями часто не ставится, но подразумевается.
Р(В1)
=
=
= 0.7 0.2 0.1= 0.014;
Р(В2)
=
=
= 0.3 0.8 0.1=0.024;
Р(В3)
=
=
= 0.3 0.2 0.9 = 0.054.
Таким образом
Р(В) = Р(В1+В2+В3) .
Так как события несовместны, то
Р(В1+В2+В3) = Р(В1) + Р(В2) + Р(В3) = 0.014 + 0.024 + 0.054 = 0.092 .
Видно, что вероятность попадания в цель только одним орудием есть вероятность небольшая.
Замечание. Из метода решения этой задачи легко усмотреть как можно решить такую задачу: вычислить вероятность того, что попадет два и только два орудия (безразлично какие).
5.15.Вероятность появления хотя бы одного из событий независимых в совокупности.
Рассмотрим предыдущий пример
П р и м е р. Стреляют три орудия. Пусть события
А1 ={ попадет первое орудие }; А2 = { попадет второе орудие }; А3 ={ попадет третье орудие } имеют вероятности P(А1) = р1 = 0.7, второго P(А2) = р2 = 0.8, третьего P(А3) = p3 = 0.9. Вычислить вероятность того, что попадет хотя бы одно из орудий.
Интуитивно понятно, что вероятность попадание в цель хотя бы одним из трёх орудий, должно быть значительно выше, вероятности попадания в цель только одним орудием ( безразлично каким).
Решение.
Для вычисления искомой вероятности удобно воспользоваться понятием противоположных событий. События А= { попало хотя бы одно орудие} и В= { ни одно из орудий не попало} очевидно противоположны. (т.е. они несовместны и образуют полную группу . Полная группа это значит может произойти только одно из событий либо А либо В и никое другое не может произойти в результате эксперимента). Воспользуемся сформулированной ранее теоремой. Сумма вероятностей двух противоположных событий А и В равна 1.
P(A) + P(B) = 1.
Вероятность события В подсчитать легко используя теорему умножения вероятностей.
Вероятности противоположных событий равны
= q1 = 1 − 0.7 = 0.3; = q2 = 1 − 0.8 = 0.2; = q3 = 1 − 0.9 = 0.1.
Тогда
вероятность события
равна
Тогда
вероятность события А равна
Действительно вероятность появления события А весьма высока.
Cформулируем теорему, которой мы воспользовались.
Теорема.
Вероятность появления хотя бы одного
из событий
независимых в совокупности (в некотором
эксперименте) равна разности между
единицей и произведением вероятностей
противоположных событий.
Замечание: В частности если все вероятности Ai равны числу p , то вероятность появления хотя бы одного из них равна
Р(А)=1 − qn
где q = 1 − p.
Пример.
П р и м е р . Пусть эксперимент состоит в подбрасывании 3 монет одновременно. Имеем всего восемь событий
OOO, OOP, OPO, OPP, POO, POP, PPO, PPP.
Имеем совокупность восьми исходов, которые образуют пространство состояний данного эксперимента.
Рис.3. Элементарные исходы по подбрасыванию трёх монет.
Найти вероятность события А = { появится хотя бы один орел } с помощью сформулированной теоремы.
Решение
Событие противоположное событию А есть событие В = {не выпадет ни одного орла} = PPP. Вероятность события В равна Р(В) = (1/2)3 = 1/8. Тогда согласно теореме Р(А) = 1-1/8 = 7/8.
Замечание. В этом примере непосредственно по классической формуле можно вычислить вероятность события А, которая равна Р(А) = m/n= 7/8 , где n = 8 – количество всех элементарных исходов, m = 7 − количество исходов благоприятствующих событию А .
Пример. Вероятность попадания орудия в цель при выстреле равна р = 0.8. Какова вероятность хотя бы одного попадания при 4 выстрелах?
Решение.
Вероятность промаха равна q = 1−0.8 =0.2, тогда вероятность хотя бы одного попадания равна Р = 1 − 0.24 = 1 − 0.0016 = 0.9984.
