
- •Розділ I. Випадкові події.
- •Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
- •1.2. Випадкові події та дії над ними.
- •1.3. Класичне означення ймовірності події.
- •1.4. Деякі поняття комбінаторики.
- •1.5. Задачі на безпосередній підрахунок ймовірностей.
- •1.6. Статистичне означення ймовірності.
- •1.7. Геометрична ймовірність.
- •1.8. Умовна ймовірність. Ймовірність добутку подій.
- •1.9. Ймовірність суми подій.
- •1.10. Задачі на обчислення ймовірностей суми та добутку подій.
- •1.11. Формула повної ймовірності.
- •1.12. Формули Байєса.
- •1.13. Повторення незалежних випробувань. Формула Бернуллі.
- •1.14. Повторення незалежних випробувань. Формула Пуассона.
- •1.15. Повторення незалежних випробувань. Локальна теорема Муавра – Лапласа.
- •1.16. Повторення незалежних випробувань. Інтегральна теорема Муавра – Лапласа.
- •1.17. Послідовність незалежних випробувань. Найбільш ймовірне число появ події.
1.9. Ймовірність суми подій.
Розглянемо спочатку питання про ймовірність суми двох подій.
Теорема. Ймовірність суми двох подій дорівнює сумі їх ймовірностей без ймовірності їх добутку:
.
Доведення.
Нехай
– загальне число всіх елементарних
наслідків випробування,
– число наслідків, які сприяють події
,
– число наслідків, які сприяють події
,
– число наслідків, які сприяють сумісній
появі подій
і
,
тобто
.
Сума подій
і
полягає в появі хоча б однієї з цих
подій. Тому в число наслідків, які
сприяють
,
увійдуть всі наслідки, які сприяють
події
,
і всі наслідки, які сприяють події
,
всього таких наслідків
.
Помітимо, що до числа наслідків, які
сприяють події
,
увійдуть і наслідки, які сприяють події
,
ці ж наслідки увійдуть і до числа
наслідків, які сприяють події
.
Тому в сумі
число наслідків, що сприяють
,
ураховано двічі. Отже одного разу треба
позбавитися, і тому число наслідків, що
сприяють
,
дорівнює
.
Таким чином:
,
що й треба було
довести.
Приклад. З колоди в 36 карт навмання виймається одна карта. Знайти ймовірність того, що ця карта або король, або бубна.
Нехай подія
– карта є королем, подія
– карта є бубною. Нас цікавить
.
Маємо:
,
,
.
Отже
.
Наслідок 1. Якщо події і несумісні, то ймовірність їх суми дорівнює сумі їх ймовірностей, тобто:
.
Дійсно, оскільки
і
несумісні, то
,
отже з теореми про ймовірність суми
маємо
.
Приклад. Стрілок стріляє по цілі, яку розділено на 3 частини, що не перетинаються. Ймовірність влучання в першу частину дорівнює 0,45, в другу – 0,35. Знайти ймовірність того, що стрілок при прострілі влучить або в першу, або в другу частину.
Нехай подія – стрілок влучив в першу частину, подія – стрілок влучив в другу частину. Оскільки частини не перетинаються, то події і несумісні, отже
.
Наслідок 2. Ймовірність появи однієї з декількох попарно несумісних подій дорівнює сумі їх ймовірностей:
.
Розглянемо три попарно
несумісні події
.
Поява однієї з цих подій еквівалентна
появі однієї з двох подій
і
,
тому згідно з наслідком 1:
.
Для довільного числа попарно несумісних подій доведення проводиться методом математичної індукції.
Наслідок 3. Сума ймовірностей взаємно протилежних подій дорівнює 1:
.
Доведення.
Взаємно протилежні події є несумісними,
отже
.
З іншого боку
(«теорема Вінні-Пуха»), отже
,
звідки й випливає твердження.
Таким чином, ймовірність події знаходиться за формулою:
.
Наслідок 4.
Ймовірність появи хоча
б однієї з подій
,
які є незалежними в сукупності, дорівнює
різниці між одиницею та добутком
ймовірностей протилежних подій
:
.
Доведення.
Нехай
.
Подія
та подія
(жодна з подій
не відбулася) протилежні, отже
(на
підставі того, що події
також є незалежними в сукупності, отже
ймовірність їх добутку дорівнює добутку
їх ймовірностей), що й треба було довести.
Якщо, зокрема,
,
то
,
і тоді
.
Приклад. Три гармати роблять по одному пострілу. Перша гармата влучає в ціль з ймовірністю 0,8, а для другої та третьої ці ймовірності дорівнюють відповідно 0,7 та 0,9. Знайти ймовірність хоча б одного влучання в ціль при одному залпі з всіх трьох гармат.
Нехай подія
– в ціль влучила перша гармата, подія
– в ціль влучила друга гармата, подія
– в ціль влучила третя гармата. Ці події
є незалежними в сукупності. Ймовірності
протилежних подій:
,
,
.
Тому згідно з наслідком 4:
.