
- •Основные понятия теории вероятностей.
- •§ 1. Испытания и события. Виды случайных событий.
- •§ 2. Классическое определение вероятности.
- •Искомая вероятность
- •§ 3.Статистическое определение
- •§ 4. Геометрическое определение вероятности.
- •Ответ: 1/120
- •Ответ: 1/181440
- •Ответ: 11/18
- •III. Основные теоремы теории вероятностей.
- •§ 1. Теорема сложения вероятностей несовместимых событий.
- •§ 2.Теорема умножения независимых событий.
- •§3. Вероятность произведения
- •§ 4. Теорема сложения совместных событий.
- •§ 5. Вероятность появления хотя бы одного события.
- •6. Формула полной вероятности. Формула Бейеса.
- •§ 7.Задачи для самостоятельного решения.
- •Повторение испытаний
- •§ 1. Формула Бернулли.
- •§ 2. Наивероятнейшее число наступлений события при повторении испытаний.
- •Исходя из определения можно записать так
- •Разделим обе части его на n
- •§ 3. Локальная теорема лапласа.
- •§ 4. Интегральная теорема Лапласа.
- •§ 5. Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях.
- •§ 6. Распределение Пуассона. Простейший поток событий.
- •§ 7. Простейший поток событий
- •Вопросы для самопроверки.
- •Случайные величины.
- •§ 1.Дискретные случайные величины. Законы распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения.
- •При табличном задании закона распределения дискретной случайной величины первая строка таблицы содержит возможные значения, а вторая их вероятности:
- •§2. Числовые характеристики дискретных случайных величин.
- •§3. Функция дискретных случайных величин.
- •§4. Непрерывные случайные величины, числовые характеристики.
- •Функция распределения вероятностей случайной величины. (интегральная функция распределения).
- •§5. Дифференциальная функция распределения вероятностей непрерывной случайной величины.
- •§6 . Числовые характеристики непрерывной случайной величины.
- •Решение задач.
- •§ 7. Равномерное распределение.
- •§ 8. Нормальное распределение.
- •§ 9 . Закон больших чисел.
- •Неравенство Чебышева.
- •Теорема Чебышева.
- •Теорема Бернулли.
- •Вопросы для самопроверки
- •Элементы математической статистики.
- •I.Основные понятия и определения.
- •II. Числовые характеристики выборки.
- •Выборочная средняя квадратическая
- •III.Статистические оценки параметров распределения
- •IV. Статистическая проверка статистических гипотез.
- •V.Элементы теории корреляции.
- •Задачи.
- •Вопросы для самопроверки.
Искомая вероятность
§ 3.Статистическое определение
ВЕРОЯТНОСТИ.
На
практике часто классическое
определение вероятности не применимо
, так как оно предполагает, что число
элементарных исходов испытания
конечно, а результат испытания можно
представить в виде совокупности
элементарных, равновозможных исходов.
Поэтому используют статистическое
определение вероятности. Поясним его.
Относительная частота W(A) события А
есть отношение числа испытаний, в
которых событие А появилось, к общему
числу фактически произведенных
испытаний.
,
n-общее число произведенных испытаний,
m-число появлений события А.
Было замечено, что относительные частоты появления событий при многократно повторяющихся опытах мало отличаются друг от друга, а последовательность частот W1 (A),W2 (A) ,...,Wn (A),... имеет предел. Этот предел называется статистической вероятностью события.
Рассмотрим задачи.
Задача 1. В партии из 1 000 изделий товаровед обнаружил 15 бракованных. Чему равна относительная частота появления брака ?
Решение: Обозначим через А - событие появление брака в данной партии. Всего произведенных изделий в партии n = 1000,а бракованных m - 15.
Согласно определению имеем.
Задача 2. Установлено, что в течении 15 дней процент выполнения плана магазином составлял: 110,113,110,115,109,114,110,117,115,109,112,113,111,114, 113. Определить относительную частоту дней, в которые план выполняется не менее, чем на 112 %.
Решение: Обозначим через А- событие, определяющее выполнение плана не менее, чем на 112 %.
n = 15 , m=9 , W (A)- ?
§ 4. Геометрическое определение вероятности.
В классическом определении вероятности рассматривается полная группа конечного числа равновозможных событий. На практике же очень часто встречаются испытания, число возможных исходов которых бесконечно. В таких случаях классическое определение не применимо. Однако иногда в таких случаях можно пользоваться другим методом вероятности, в котором по прежнему основную роль играет понятие равновозможности некоторых событий. Применяется этот метод в задачах, сводящихся к случайному бросанию точки на конечный участок прямой, плоскости или пространства. Отсюда и возникает само название метода - геометрическая вероятность. Для определения ограничимся двумерным случаем. Одномерный и трехмерный случаи отличаются только тем, что вместо площади в них нужно говорить о длинах и объемах.
Итак , пусть на плоскости имеется некоторая область Д,
п
лощадь
которой S ,
и в ней содержится
другая область d ,
площадь которой Sd .
В область Д наудачу бросается точка.
Спрашивается
, чему равна вероятность того, что точка
попадает в область d ? При этом
предполагается, что наудачу брошенная
точка может попасть в любую точку
области Д и вероятность попасть в
какую-либо часть области Д пропорциональна
площади этой части и не зависит от
ее расположения и формы. В таком случае
вероятность попадания в область d при
бросании наудачу точки b область Д
равна
Таким образом, в общем случае, если возможность случайного появления точки внутри некоторой области на прямой, плоскости или в пространстве определяется не положением этой области и ее границами, а только ее размером, т.е. длиной, площадью или объемом , то вероятность появления случайной точки внутри некоторой области определяется как отношение размера этой области к размеру всей области , в которой может появляться данная точка.
Рассмотрим несколько задач.
Задача 1. Капсула с космонавтами должна приземлиться в данный круг с радиусом 2 км. Вероятность приземления в любое место круга одинаковая. Какова вероятность приземления космонавтов:
а) от центра круга на расстоянии меньше 1 км.
б) в заданном секторе, составляющем 0,1 площади этого круга.
Решение:
Область С1
- круг с радиусом 2 км. Площадь
этого круга S =4
.
Область С2 - круг с радиусом 1 км. и площадью S1 =
а) Событие А - приземление в область С2.
Тогда
б) Событие В - приземление в сектор, площадь которого S = 0,1 S .
Поэтому
Задача 2. Велосипедист прибудет в город С обязательно в течение суток. Вероятность прибытия в любой момент одинакова. Найти вероятность того, что он прибудет в течение данного часа.
Решение:
Обозначим через А- событие, что
велосипедист прибудет в город в
течение данного часа. Областью S является
промежуток 24 часа, а S А-1
час. Поэтому
З А Д А Ч И
1.Набирая номер телефона, абонент забыл цифру и набрал ее наудачу. Найти вероятность того, что набрана нужная цифра.
Ответ: 1/10
2. В урне имеются 10 шаров: 3 белых и 7 черных. Какова вероятность того, что этот шар: а)белый б)черный
Ответ: (0,3;0,7)
3. Из слова "НАУГАД" выбирается наудачу одна буква. Какова вероятность того, что это буква "Я". Какова вероятность того, что это гласная?
Ответ: (0; 0,5)
4.Из пяти карточек с буквами А,Б,В,Г,Д наудачу одна за другой выбираются три и располагаются в ряд в порядке появления. Какова вероятность, что получится
слово "Д В А " ?
Ответ: Р = 1/60
5. Ребенок играет с четырьмя буквами разрезной азбуки А,А,М,М. Какова вероятность того, что при случайном расположении букв в ряд он получит слово "М А М А "
Ответ: 1/6.
6. Набирая номер телефона , абонент забыл последние две цифры и помня лишь, что эти цифры различные, набрал на наудачу. Найти вероятность того, что набраны нужные цифры.
Ответ: 1/90
7. При наборе телефонного номера абонент забыл две последние цифры и набрал х наудачу, помня только, что эти цифры нечетные и разные. Найти вероятность того, что номер набран правильно.
Ответ:
1/
8. Куб, все грани которого окрашены, распилен на 1000 кубиков одинакового размера. Полученные кубики тщательно перемешаны. Найти вероятность того, что наудачу извлеченный кубик будет иметь окрашенных граней: а) одну ; б)две; в)три ;
Ответ: (0,384; 0,096 ; 0,008)
9. В ящике 50 одинаковых деталей, из них 5 окрашенных. Наудачу вынимают одну деталь. Найти вероятность того, что извлеченная деталь окажется окрашенной.
Ответ: 0,1
10.Брошена игральная кость. Найти вероятность того, что выпадет четное число очков.
Ответ:1/2
11.Участники жеребьевки тянут из ящика жетоны с номерами от 1 до 100.Найти вероятность того, что номер первого наудачу извлеченного жетона не содержит
цифры 5.
Ответ: (0,81)
12.В мешочке 5 одинаковых кубиков. На всех гранях каждого кубика написана одна из следующих букв: О,П,Р,С,Т. Найти вероятность того, что на вынутых по одному и расположенных в "одну линию" кубиков можно будет прочесть слово "СПОРТ".