
- •Вопрос 1.
- •Вопрос 2.
- •Вопрос 3.
- •Вопрос 4.
- •Вопрос 5.
- •Вопрос 6.
- •Вопрос 7.
- •Вопрос 8.
- •Вопрос 9.
- •Вопрос 10.
- •Вопрос 11.
- •Вопрос 12.
- •Вопрос 13.
- •Вопрос 14.
- •Вопрос 15.
- •Вопрос16.
- •Вопрос 17.
- •Вопрос 18.
- •2. Ф(х) - монотонно возрастает
- •Вопрос 19.
- •2. Ф(х) - монотонно возрастает
- •Вопрос 20. Пуассоновское распределение (дискретное)
- •Вопрос 21.
- •Вопрос 22. Равномерное распределение.
- •Вопрос 23.
- •Вопрос 24.
- •Вопрос 25.
- •Вопрос 26.
- •Теорема: При достаточно большом числе независимых опытов среднее арифметическое полученных в опытах значений случайной величины X сходится по вероятности к ее математическому ожиданию
- •Вопрос 27.
- •Вопрос 28.
- •Вопрос 29.
- •Вопрос 30.
- •Вопрос 31.
- •Вопрос 32.
- •Вопрос 33.
- •Вопрос 34.
- •Вопрос 35.
- •Вопрос 36.
- •Вопрос 38.
- •Вопрос 39.
- •Вопрос 40.
- •Вопрос 41.
- •Вопрос 42.
Вопрос 6.
Произведение случайных событий. Теорема умнажений вероятностей зависимых и независимых событий. Условная вероятность, и её вычесление, свойства.
1)Случайное событие- это событие, которое в результате опыта может произойти, а может нет.
Произведением событий A и B называется событие, состоящее из всех элементарных событий, принадлежащих одновременно событиям A и B. Обозначается AB.
2) Теорема умножения вероятностей независимых событий P(AB)=P(A)*P(B)
Теорема умножения вероятностей зависимых событий P(AB)=P(A)*P(B/A)=P(B)*P(A/B)
P(B/A) вероятность события B при условии, что произошло событие A – условная вероятность.
Условной вероятностью события А при условии, что наступило событие В, называется отношение числа k тех благоприятствующих А исходов, которые и благоприятствуют В, к числу m всех исходов, благоприятствующих В.
Условная
вероятность обозначается
.
По определению
;
если В - невозможное событие,
то
не
определена.
Заметим, что
,
но
,
.
Поэтому |
|
Вопрос 7.
Зависимые и независимые события. Противоположные события. Теорема о вероятности появления хотя бы одного из событий, независимых совокупностей.
1)События А и В называются независимыми, если вероятность появления одного из них не зависит от того, появилось или нет другое событие. В противном случае события называют зависимыми.
Теорема умножения вероятностей независимых событий P(AB)=P(A)*P(B)
Теорема умножения вероятностей зависимых событий P(AB)=P(A)*P(B/A)=P(B)*P(A/B), если А и В – зависимы события.
Несколько событий называются независимыми в совокупности или просто независимыми, если независимы каждые два из них и независимы каждое собитие и любые произведения остальных событий. Вероятность произведения А1*А2…*Аn независимых событий.
P(A1*A2* … An)=p (A1)*p(A2) *…*p(An)
Если требования независимости событий не выполнены, то события A1, A2, …, An называются зависимыми и вероятность их произведения подсчитывается по формуле:
P(A1*A2* … An)=p (A1)*p(A2/A1) *…*p(An/A1 *A2* … An-1)
Для независимых событий формула вероятность суммы примет вид:
P(A1+A2+…+An)= 1 –(1-p(A1))*(1-p(A2))*… * (1-p(An))
Эта формула позволяет вычислять вероятность появления хотя бы одного из независимых событий A1,A2, …,An
Если события A1,A2, …,An – зависимые, то
P(A1+A2+…+An)= 1 –p(A1)*p(A2/A1)*… * p(An/A1*A2*… An-1) Сверху А черточка
2)Два события
называются противоположными,
если в данном испытании они несовместны
и одно из них обязательно происходит.
Вероятности противоположных событий
в сумме дают
.
Если
событие
может
произойти с вероятностью
и
опыт повторяют
раз,
то вероятность, что оно наступит хотя
бы один раз, есть:
,
где
.
3)Вероятность
появления хотя бы одного из событий
А1 , А2 , ..., Аn ,
независимых в совокупности, равна
разности между единицей и произведением
вероятностей противоположных событий
Р (A) = 1 — q1q2 ... qn.(*)
Доказательство Ч а с т н ы й с л у ч а й: Если события А1 , А2 , ..., Аn имеют одинаковую вероятность, равную р, то вероятность появления хотя бы одного из этих событий
P (A) = l — qn. (**)