- •1.Основные понятия комбинарторики. Перестановка.
- •2.Основные понятия комбинарторики. Сочетания.
- •3.Основные понятия комбинарторики. Размещения.
- •4.Понятие о случайном событии. Совместные и несовместные события.
- •5.Классическое определение вероятности
- •9.Противоположные события, сумма вероятностей противоположных событий.
- •10.Совместные события. Формула сложения вероятностей совместных событий.
- •15.Формула полной вероятности.
- •12.Условная вероятность
- •14.Вероятность произведения независимых событий.
- •16.Формула Бейеса.
- •17.Формула Бернулли
- •27(28).Понятие дискретной случайной величины. (дсв).Ряд распределения дсв.
- •29(41)Мода, медиана, коэффициент вариации нсв;Мода, коэффициент вариации, среднее квадратическое отклонение дсв.
- •29.Мода, коэффициент вариации, среднее квадратическое отклонение дсв
- •30. Понятие математического ожидания дсв. Его свойства
- •Свойства дисперсии случайных величин:
- •32(33).Геометрическое распределение дсв. Математическое ожидание и дисперсия дсв, распределенной по геометрическому закону.
- •34.Биноминальное распределение дсв
- •35. Математическое ожидание и дисперсия дсв, распределенной по биноминальному закону.
- •37. Понятие непрерывной случайной величины. (нсв)
- •38.Плотность распределения вероятностей случайной величины.
- •45.Показательный закон распределение нсв
- •50.Среднее квадратическое отклонение
- •51.Закон распределения системы двух случайных величин.
- •Свойства ковариации случайных величин:
- •Свойства коэффициента корреляции:
- •56.Неравенство Чебышева.
- •58.Генеральная совокупность и выборка (основные понятия). Способы организации выборок. Вариационный ряд.Тт
- •1,2,3Основные формулы комбинаторики.
12.Условная вероятность
Условной вероятностью р(В/А) называют вероятность события , вычисленную в предположении, что событие уже наступило.
Теорема умножения вероятностей зависимых событий.
Вероятность совместного появления двух зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность второго:
P(АВ) = P(А) · P (В/А) P(АВ) = P(B) · P(А/B).
Следствие: Вероятность совместного появления нескольких зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причем вероятности каждого последующего события вычисляются в предположении, что все предыдущие события уже появились.
.
где
–
вероятность события
,
вычисленная в предположении, что события
,
,
…,
наступили.
14.Вероятность произведения независимых событий.
Событие В называется независимым от события А, если появление события А не изменяет вероятности В, то есть р (В/А) = р (В).
Замечание. Если событие В не зависит от А, то и А не зависит от В. Действительно, из (2.7) следует при этом, что р (А) · р (В) = р (В) · р (А/В), откуда р (А/В) = р (А). Значит, свойство независимости событий взаимно.
Теорема умножения для независимых событий имеет вид: р (АВ) = р (А) · р (В) , (2.8)
то есть вероятность произведения независимых событий равна произведению их вероят-ностей.
При решении задач теоремы сложения и умножения обычно применяются вместе.
Несколько событий называют попарно независимыми, если каждые два из них независимы.
Несколько событий называют независимыми в совокупности, если вероятность каждого из них не меняется при наступлении других событий
Пример. игральная кость брошена два раза. Вероятность появления « » при втором бросании (событие ) не зависит от появления « » при первом бросании (событие ). События и – независимые.
Пример. В ящике красных и белых шара. Из ящика наудачу берут один шар. Очевидно, вероятность появления красного шара (событие ) равна . Взятый шар возвращают в ящик и испытание повторяют. Вероятность появления красного шара при втором испытании (событие ), по прежнему равна и не зависит от результата первого испытания. Т.о. события и – независимые.
15.Формула полной вероятности.
Пусть событие А может произойти только совместно с одним из событий Н1, Н2,…, Нп, образующих полную группу несовместных событий. Тогда события Н1, Н2,…, Нп называются гипотезами.
Теорема 3.1. Вероятность события А, наступающего совместно с гипотезами Н1, Н2,…, Нп, равна:
(3.1)
где p(Hi) – вероятность i- й гипотезы, а p(A/Hi) – вероятность события А при условии реализации этой гипотезы. Формула (3.1) носит название формулы полной вероятности.
Доказательство.
Можно считать событие А суммой попарно несовместных событий АН1, АН2,…, АНп. Тогда из теорем сложения и умножения следует, что
что и требовалось доказать.
Пример. Имеются три одинаковые урны с шарами. В первой из них 3 белых и 4 черных шара, во второй – 2 белых и 5 черных, в третьей – 10 черных шаров. Из случайно выбран-ной урны наудачу вынут шар. Найти вероятность того, что он белый.
Решение.
Будем считать гипотезами Н1,
Н2
и Н3
выбор урны с соответствующим номером.
Так как по условию задачи все гипотезы
равновозможны, то
Найдем условную вероятность А
при реализации каждой гипотезы:
Тогда
