
- •Теория вероятностей и массового обслуживания
- •Часть 1
- •Часть II
- •Часть 1 тЕория вероятностей
- •1. Предмет теории вероятностей. Частота. Геометрическая вероятность
- •2. Условная вероятность. Независимость событий. Вероятность произведения событий. Теорема о полной вероятности. Формулы Байеса.
- •1) Классическое определение вероятности.
- •2)Геометрическое определение вероятности.
- •Элементы комбинаторики.
- •1.Правило произведения (умножения).
- •2. Размещения c повторениями.
- •3. Размещения без повторений.
- •4. Перестановки.
- •5. Сочетания.
- •Формулы Байеса
- •4. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Математическое ожидание, его свойства. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение, основные свойства и вычисление
- •Операции над случайными величинами
- •5. Числовые характеристики непрерывных случайных величин. Математическое ожидание, его свойства. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение, основные свойства и вычисление.
- •6. Равномерное, показательное и нормальное распределения. Их числовые характеристики.
- •7. Функция Лапласа. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины. Вероятность отклонения от математического ожидания. Правило «трех сигм».
- •10. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теорема Бернулли. Теорема Чебышева.
- •12. Предельные теоремы Муавра-Лапласа.
- •1, Если в k-ом испытании был успех
- •0, Если в k-ом испытании была неудача
- •11.Система двух случайных величин. Условные законы распределения. Условные математические ожидания.
- •Часть II цепи маркова и элементы теории массового обслуживания
- •2. Случайные процессы.
- •2.Поток событий.
- •3. Нестационарный пуассоновский поток
- •5.Поток Пальма.
- •6.Потоки Эрланга.
- •7.Цепи Маркова.
- •8. Предельные вероятности
- •10.Марковские цепи с конечным числом состоянии и непрерывным временем
- •13. Марковские системы массового обслуживания
- •14. Показатели эффективности систем массового обслуживания
- •15.Замкнутые системы массового обслуживния
- •Литература
1) Классическое определение вероятности.
Предположим, что для рассматриваемого испытания существует группа событий {A1, A2, ..., An}, удовлетворяющая условиям :
1) события Аi попарно
несовместимы, т.е. AiAj=
для всех i
j;
2)
А1 + А2 + ... +
Аn = ,
т.е. в результате испытания хотя бы одно
из этих событий обязательно произойдет.
3) события Аi равновероятны в том смысле, что из двух событий Аi и Аj , i j одно не является более возможным, чем другое( это условие обеспечивается выбором предметов наугад, симметрией и т.п.)
Если эти условия выполняются, то говорят,
что события
образуют
полную группу равновероятных и
несовместных событий, а сами события
Аi называют элементарными
исходами, или просто исходами.
Рассмотрим теперь какое- то другое случайное событие А. Если при наступлении исхода Аi событие А обязательно произойдет, то этот исход Аi называется благоприятствующим событию А, в противном случае исход Аi называется неблагоприятствующим событию А. Пусть m - число элементарных исходов, благоприятствующих событию А( напомним, что n - это общее число всех исходов). Классической вероятностью события А называется число
P(A) =
Рассмотрим для начала несколько простейших примеров вычисления вероятностей по классическому определению.
Задача 1. Найти вероятность того, что при одном бросании игральной кости (кубика) выпадет четная цифра большая 3.
Решение: Рассмотрим следующие элементарные исходы:
А1 - на кубике выпала цифра “1”;
А2 - на кубике выпала цифра “2”;
...
...
А6 - на кубике выпала цифра “6”.
Исходы А1… А6 образуют полную группу несовместных и равновероятных исходов ( равновероятность - следствие симметрии кубика). Событию А, описанному в задаче, благоприятствует два исхода: А4 и А6. Таким образом, n = 6, m = 2, а поэтому
p(A) =
Замечание. Предположим, что в этой задаче мы имели бы дело с кубиком неправильной формы ( например, похожим на спичечный коробок). В таком случае условие равновероятности исходов было бы явно нарушено, что привело бы к невозможности использовать классическое определение вероятности ( тогда, как было замечено ранее, вероятность p(А) можно найти лишь статистически).
Задача 2. Из набора костей домино наугад извлекают одну кость. Какова вероятность того, что эта кость - дупль.
Решение: В полном наборе костей домино - 28 штук, из них - 7 дуплей. Полную группу равновероятных и несовместных исходов образуют 28 исходов, 7 из которых благоприятствуют рассматриваемому событию А. Таким образом,
p(A) =
.
Задача 3. Из колоды в 36 карт наудачу достают одну карту. Найти вероятность того, что эта карта - туз.
Решение: Эта задача по своей сути практически не отличается от предыдущих двух. Поэтому приведем очень краткое решение ( студенту рекомендуется придумать его самостоятельно).
n=36, m=4, p(A) =
.
2)Геометрическое определение вероятности.
Рассмотрим испытание, состоящее а том, что внутри заданной плоскости области наугад отмечается точка М, Тогда для любой меньшей области D1, лежащей в можно рассмотреть событие А, состоящее в том, что отмеченная точка М окажется лежащей в D1. Вероятность этого события вычисляется по формуле
где S и S1 - площади областей D и D1 соответственно.
Можно проверить, что все свойства 1) – 3) вероятности выполняются. Для демонстрации свойства 4) нужно рассматривать боле сложное испытание.
В рассмотренном испытании вместо плоских областей можно взять отрезки на прямой или области в пространстве, В этих случаях имеют место аналогичные формулы с той лишь разницей, что вместо отношения площадей берется отношение длин или объемов.
Задача 1. В квадрате со стороной 3 см наугад отмечается точка М. Найти вероятность того, что т.М окажется не дальше 1 см от ближайшей вершины квадрата.
Решение: В данном случае
область - это
квадрат. Рассматриваемому событию А
соответствует заштрихованная область D1 -
четыре круговых сектора радиуса 1 см.
S = 32 = 9, S1 = 12 =
П
оэтому
P(A)
=
.
Задача 2. Наугад выбирают
два числа:
и
.
Строится прямоугольник со сторонами x
и y. Найти
вероятность того, что его площадь будет больше 1.
Решение: Пара чисел (x,y) определяет точку М на плоскости, а указанным неравенствам соответствует область ( прямоугольник OABC).
Область D1 (заштрихована)
определяется условием xy>1 или y>
y
1 A
B
S()=12=2
О 1 2 x
S(D1)
= S1
=
= (x-lnx)
= (2 - ln2) - (1 - ln1) = 1 - ln2
Значит, искомая вероятность P(A) =
.
Во многих задачах непросто определить, что надо понимать под исходами, образуют ли они полную группу равновероятных и несовместных исходов, подсчитать их общее число n и, в особенности, число благоприятных исходов m. Для решения этих задач может помочь знание комбинаторных формул (см. 9)