Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Волковец А. Конспект лекций по теории вероятностей.pdf
Скачиваний:
82
Добавлен:
28.06.2014
Размер:
812.19 Кб
Скачать

ЛЕКЦИЯ 2

Геометрическое определение вероятностей

Классическое определение вероятности предполагает, что число элементарных исходов конечно. На практике встречаются опыты, для которых множество таких исходов бесконечно. Чтобы преодолеть недостаток классического определения вероятности, состоящий в том, что оно неприменимо к испытаниям с бесконечным числом исходов, вводят геометрические вероятности – вероятности попадания точки в область.

Пусть в некоторую область случайным образом

 

 

. T

бросается точка T, причем все точки области

равноправны в отношении попадания точки T. Тогда

 

за вероятность попадания точки T в область A

 

A

принимается отношение

 

 

p (A )=

S ( A )

 

 

 

 

,

(2.1)

 

 

S ( )

 

 

 

 

 

где S(A) и S() – геометрические меры (длина, площадь, объем и т.д.) областей A и соответственно.

Теоремы сложения вероятностей

Теорема сложения двух случайных событий. Вероятность суммы случайных событий А и В равна сумме вероятностей этих событий минус

вероятность их совместного появления:

 

 

 

 

 

 

p(A + В) = p(А) + p(В) – p(АВ).

 

 

 

(2.2)

Доказательство. Представим событие А + В в

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B

виде суммы трех несовместимых событий

A

 

 

А + В = А В + АВ + А В.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тогда на основании второй аксиомы

 

 

 

 

 

 

AB

 

AB AB

p(А + В) = p(А В) + p(АВ) + p( АВ).

 

 

 

 

 

 

 

Представим события А и В в виде суммы несовместимых событий:

A= A B + AB, p(A) = p(A B) + p(AB) p(A B) = p(A) – p(AB),

B= B A + AB, p(B) = p(B A) + p(A B) p(B A) = p(B) – p(AB),

Подставим p(A B) и p(B A) в выражение p(А + В) и после преобразований получим: p(А + В) = p(А) + p(В) – p(АВ).

Теорема сложения для n случайных событий. Вероятность суммы n

событий A1, ..., An равна

n

n

 

 

p(Ai ) = p( Ai1 ) p( Ai1 Ai1 ) + ...

 

i=1

i1 =1

i1 ,i2

(2.3)

: ... + (1)k +1

p( Ai1 Ai2 ...Aik

) + ... + (1)n +1 p( A1 A2 ...An ),

i1 ,i2 ,...,ik

Соседние файлы в предмете Теория вероятностей и математическая статистика