
- •Основные понятия
- •Виды случайных событий.
- •Классическое определение вероятности.
- •Сведения из комбинаторики.
- •Геометрическое определение вероятности.
- •Основные теоремы теории вероятности.
- •Полная группа событий.
- •Зависимые и независимые события.
- •Условная вероятность
- •Теорема умножения вероятностей.
- •Вероятность появления хотя бы одного из событий.
- •Формулы полной вероятности.
- •Формула Бейеса.
- •Повторение опытов.
- •Локальная теорема Лапласа.
- •Интегральная теорема Лапласа.
- •Закон распределения случайных величин
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Свойства функций распределения
- •Частный случай.
- •Нахождение функции распределения по известной функции f(X).
- •Числовые характеристики случайных величин.
- •Свойства математического ожидания.
- •Дисперсия
- •Свойства дисперсии
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Математические ожидания и дисперсии для некоторых дискретных и непрерывных распределений. Биноминальное распределение.
- •Распределение Пуасcона.
- •5. Нормальное распределение или закон Гаусса
- •Понятие о моментах распределения
- •Совместное распределение нескольких случайных величин
- •Функция от случайных величин
- •Распределение суммы независимых случайных величины.
- •Коэффициент корреляции.
- •Свойства коэффициента корреляции:
- •Как оценить коэффициент корреляции по данным наблюдения
- •"Закон больших чисел" Неравенство Чебышева.
- •Теорема Чебышева
- •Сущность теоремы Чебышева
- •Значение теоремы для практики.
- •Характеристические функции и их свойства.
Предмет теории вероятности.
В практической деятельности часто приходится сталкиваться со случайными событиями, т.е. событиями, которые могут произойти, но могут и не произойти по причинам, не поддающимся непосредственному учету в данных условиях.
Каждое случайное событие есть следствие действия очень многих случайных причин. Невозможно учесть влияние на результат всех этих причин, т.к. число их очень велико и законы их действия неизвестны. Поэтому теория вероятности не ставит перед собой задачу предсказать, произойдет единичное событие или нет, -она просто не в силах это сделать .
По-иному обстоит дело, если рассматриваются случайные события, которые могут многократно наблюдаться при осуществлении одних и тех же условий, т.е. если речь идет о массовых однородных случайных событиях. Оказывается, что достаточно большое число однородных случайных событий, независимо от их конкретной природы, подчиняется определенным закономерностям, а именно- вероятностным закономерностям.
Изучение вероятностных закономерностей, которым подчиняются массовые случайные события, и составляет предмет теории вероятности.
Знание закономерностей , которым подчиняются массовые случайные события, позволяет предвидеть, как эти события будут протекать.
Методы теории вероятностей широко применяются в разнообразных отраслях науки и техники. Ее результаты используются в страховом деле, в теории ошибок наблюдений, в теории артиллерийской стрельбы, в теоретической физике, геодезии, астрономии, в теории автоматического управления, химии, общей теории связи и т.д.
Теория вероятности является теоретической основой математической и прикладной статистики, которая в свою очередь, используется при планировании и организации производства, при анализе технологических процессов, предупредительном и приемочном контроле качества продукции и для многих других целей.
За последние годы выделились в самостоятельные дисциплины теория надежности, теория массового обслуживания, и теория информации.
Методы теории вероятности все шире и шире проникают в различные области науки и техники, способствует их прогрессу.
Основные понятия
1.Испытание (опыт) событие. Теория вероятности имеет дело с экспериментами. "Эксперимент" понимается как осуществление указанных условий, объем и содержание которых должны быть очерчены заранее. Эксперименты также называют опытами, которые могут повторяться несколько раз. Возможные результаты, исходы экспериментов называют событиями. Следствие, событие - результат опыта. Событие обозначают большими латинскими буквами A,B,C…
Пример 1.
Брошена монета. Бросание монеты - это опыт. Возможные при этом события- появление на верхней стороне монеты ( после ее падения ) либо герба, либо надписи(цифры). Этот опыт можно повторить произвольное число раз.
Пример 2.
В урне имеются цветные шары. Из урны наудачу берут один шар. Извлечение шара из урны - опыт. Появление шара определенного цвета - событие.
Применительно к событиям ставится следующая основная задача: предсказать , появится ли изучаемое событие при осуществлении некоторых наперед заданных условий.
Классификация событий.
Событие называется достоверным, если при выполнении определенных условий оно обязательно произойдет.
Событие , которое не может осуществиться при выполнении определенных условий- невозможное.
Например: При нормальном атмосферном давлении вода нагревается выше 100C(по Цельсию). Событие "вода превращается в лед"-невозможное.
Событие , которое при осуществлении определенных условий может произойти, а может и не произойти- случайное событие.
Например: С примерами случайных событий мы встречаемся на каждом шагу :
а)какой номер троллейбуса раньше подойдет к остановке , на которой мы ожидаем;
б)какая будет завтра погода;
в)какой стороной упадет подброшенная вверх монета.
Случайность событий не связана с личными качествами исследователями.
Виды случайных событий.
События A и B называются несовместными, если они не могут осуществиться в одном и том же опыте.
Например: Выпадение четного числа очков несовместно с выпадением нечетного числа очков при бросании игральной кости.
Несколько событий называются равновозможными, если они имеют одинаковую возможность осуществления.
Например: пусть в урне находятся синие, красные и белые шары одинакового размера и веса, неразличимые на ощупь. Шары тщательно перемешаны. Появление любого шара- равновозможное событие.
Несколько событий называются единственно возможными, если появление одного и только одного из них, в результате опыта является достоверным событием.(Говорят также , что рассматриваемые события образуют полную группу событий).
Например: При бросании игральной кости полную группу образуют события, состоящие в выпадении одного, 2-х, 3-х, 4-х, пяти и шести очков.
Классическое определение вероятности.
Предсказать результат единичного опыта можно лишь для достоверных и невозможных событий. Случайность же события вообще не видна при единичном опыте: если событие произойдет, оно может показаться нам достоверным, если не произойдет- невозможным.
Теория случайных событий может появиться лишь при большом числе опытов, лишь для массовых событий.
Важным условием при этом является неизменность заданных условий. События, происходящие при одних и тех же условиях , называются однородными.
Практика показывает , что события, сами по себе случайные , в большой массе при наличии однородности начинают подчиняться некоторым неслучайным закономерностям. Эти закономерности получили название вероятностных , а наука, изучающая вероятностные закономерности - теорией вероятности.
Пусть
производится некоторый опыт, допустимые
результаты опыта назовем элементарными
исходами. Пусть эти исходы равновозможны,
несовместны и единственно возможны.
Обозначим число всех исходов через n
, тогда в силу равновозможности исходов
возможность проявления каждого из них
можно положить равным как
. Те исходы опыта, при которых интересующее
нас событие наступает называются
благоприятствующими этому событию.
Пусть событие A- интересующее нас событие, а событию A благоприятствует m- исходов , отсюда вопрос, какова возможность появления события A.
-число(вероятность)
Определение: Отношение числа исходов , благоприятствующих событию A и числу всех несовместных , равномозможных и единственно возможных исходов называют вероятностью события A.
-
это число дает количественную оценку
возможности появления события A.
Свойства.
Вероятность достоверного события равна 1.
.
Вероятность невозможного события равна 0.(m=0).
Вероятность случайного события есть положительное число, не большее 1.
Вероятность любого события:
<
;
.
Задача.
Одновременно бросаются 2 кубика, какова вероятность того, что сумма очков, выпавших на 2-х кубиках равна 8.
Т.к. любое из возможного числа очков на одном кубике может сочетаться на другом, то общее число сочетаний n=36, эти случаи попарно несовместны и равновозможные.
,
Интересующему нас событию благоприятствует 5 случаев
.