- •Теория вероятностей Введение в теорию вероятностей Предмет теории вероятностей
- •Возникновение и развитие теории вероятностей До появления аксиоматики Колмогорова
- •В наше время
- •Необходимость теории вероятностей как науки
- •Возможность анализа случайных явлений
- •Расчет шансов и прогнозирование последствий
- •Игра по крупному
- •Основные понятия и определения Первичные понятия Опыт (эксперимент)
- •Элементарный исход
- •Пространство элементарных исходов
- •Советы по построению пространства элементарных исходов.
- •Определения Подмножества
- •Операции над подмножествами
- •Случайные события
- •Информационный смысл понятия сигма - алгебра
- •Пересечение сигма-алгебр
- •Вероятностное пространство
- •Парадокс определения вероятностного пространства
- •Независимые события
- •Теорема (о непрерывности вероятностной меры)
- •Дискретная вероятностная модель
- •Конечное пространство элементарных исходов
- •Классическая вероятностная модель
- •Связь классической вероятностной модели с комбинаторикой
- •Основная формула комбинаторики
- •Факториал
- •Урновая схема
- •Общее определение вероятности для экспериментов с конечным или счетным числом исходов
- •Дискретное распределение и вероятность
- •Равномерное распределение - классическая вероятностная модель
- •Биномиальное распределение – схема Бернулли
- •Мультиномиальное распределение – схема бросания частиц по ячейкам
- •Геометрическое распределение – испытания до первого успеха
- •Распределение Паскаля – испытания до m-того успеха
- •Пуассоновское распределение - теорема Пуассона
- •Теорема Пуассона.
- •Сходимость по вариации - приближение одних моделей другими
- •Использование понятия независимости для построения моделей. Произведение вероятностных пространств.
- •Примеры построения моделей.
- •Расчет надежности при параллельном соединении элементов.
- •Расчет надежности при последовательном соединении элементов
- •Расчет надежности сложной системы.
- •Замечания к примерам.
- •Условная вероятность
- •Урновая схема
- •Марковская зависимость
- •Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Случайные величины
- •Отображения вероятностных пространств
- •Случайная величина
- •Борелевская сигма-алгебра
- •Свойства случайных величин
- •Случайный вектор
- •Распределения случайных величин и векторов
- •Точки непрерывности и разрыва функции распределения
- •Несобственные функции распределения
- •Геометрическое распределение
- •Мера Лебега на прямой.
- •Плотность распределения
- •Вероятностный смысл плотности распределения
- •Бета-распределение на отрезке [0,1]
- •Смеси распределений.
- •Нормальное (гауссовское) распределение.
- •Экспоненциальное (показательное) распределение.
- •Гамма-распределение.
- •Построение меры в конечномерном пространстве Борелевская сигма-алгебра в конечномерном пространстве
- •Определение случайного вектора
- •Мера Лебега в конечномерном пространстве
- •Мера Лебега на квадрате - Задача о встрече
- •Независимые случайные величины
- •Многомерное нормальное распределение
- •Числовые характеристики случайных величин и векторов
- •Интеграл Лебега – математическое ожидание
- •Свойства интеграла Лебега (математического ожидания)
- •Теоремы о предельном переходе под знаком интеграла Лебега
- •Теорема Лебега о мажорируемой сходимости
- •Неравенства Неравенство Маркова
- •Неравенство Чебышева. Дисперсия
- •Неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Ковариация
- •Неравенство Йенсена.Выпуклые функции
- •Неравенство Ляпунова.Моменты
- •Вычисление математического ожидания.
- •Теорема Лебега о замене переменных
- •Вычисление интеграла Лебега на прямой.
- •Вычисление интеграла Лебега в произведении пространств. Теорема Фубини
- •Теорема Фубини
- •Вычисление маргинальных плотностей
- •Вычисление числовых характеристик важных распределений.
- •Абсолютная непрерывность вероятностных мер
- •Абсолютно непрерывные и сингулярные меры и распределения
- •Теорема Радона-Никодима
- •Суммирование независимых случайных величин
- •Сходимость последовательностей случайных величин и их распределений
- •Сходимость почти наверное
- •Закон больших чисел в форме Бернулли
- •Теорема Шеффе
- •Преобразование Лапласа и производящая функция
- •Теорема единственности для характеристических функций и характеристические функции важных распределений
- •Предельные теоремы теории вероятностей
- •Классическая схема
- •Закон больших чисел в форме Чебышева
- •Закон больших чисел для схемы серий
- •Закон больших чисел в форме Хинчина
- •Условное математическое ожидание, условная вероятность и условное распределение
- •Определение и основные свойства условного математического ожидания
- •Теорема существования и единственности условного математического ожидания
- •Математическое ожидание одной случайной величины относительно другой
- •Свойства условного математического ожидания
- •Определение условной вероятности, условного распределения и условной плотности Условная вероятность
- •Условное распределение
- •Вычисление условной плотности и условного математического ожидания
Советы по построению пространства элементарных исходов.
Имейте в виду задачу, которую вы хотите решить - то случайное событие, вероятность которого вам необходимо найти, должно описываться с помощью указания элементарных исходов, приводящих к этому событию.
На первых порах старайтесь вводить наиболее детальное описание опыта, – потом начнете понимать, в каких случаях можно, без ущерба для конечного результата, упростить модель.
Между разными подходящими моделями предпочтительнее выглядит модель, в которой элементарные исходы симметричны и равновероятны.
Очень удобно выбирать элементарные исходы в виде векторов (в смысле точек в пространстве), размерность которых равна количеству различных случайных факторов (источников) в случайном явлении, а координаты которых соответствуют различным вариантам значений этих факторов. Например, при бросании двух костей элементарный исход имеет размерность 2 и каждая координата 6 значений. При одновременном бросании монеты и кости вектор имеет размерность 2, первая координата 2 значения, вторая – 6 (или наоборот). Если бросаем 10 монет, то в качестве пространства элементарных исходов можно взять множество различных двоичных векторов размерности 10 из нулей и единиц.
Определения Подмножества
Если пространство элементарных исходов определено, то появляется возможность описать любое событие, происшедшее в опыте, просто указав, какие элементарные исходы ему соответствуют.
Пример.3.5 Элементарные исходы, 5 вариант: числа очков на костях с различением игральных костей [(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(2,1),(2,2),…] –36 исходов.
Элементарный исход можно представить в виде
,
где i – число очков на первой кости, j – второй кости.
Тогда событие «на двух костях выпало в сумме 7 очков» можно представить в виде следующего подмножества элементарных исходов:
Заметим, что порядок перечисления элементарных исходов может быть произвольным. В дальнейшем подмножества пространства элементарных исходов будем обозначать большими латинскими буквами A, B, C…
A =
Пустое подмножество обозначим
Так как пустое подмножество не содержит никаких элементарных исходов, в теории вероятностей оно обозначает невозможное событие.
Множество всех элементарных событий называется, естественно, достоверное событие.
Элементарный исход как случайное событие представляет собой одноточечное подмножество.
Операции над подмножествами
Стандартные операции над подмножествами применяются в теории вероятностей и имеют вероятностную интерпретацию.
Дополнение
Дополнение до подмножества A - это подмножество
т. е. дополнением к Aявляется подмножество, включающее в себя все элементарные исходы, не содержащиеся вA. С точки зрения теории вероятностей подмножествоAпредставляет событие, которое естественно назвать отрицаниеAили не-A. Т.е.A в опыте не произошло («не наступило»).
Объединение
Объединением двух подмножеств AиBявляется подмножество
Соответственно и интерпретация : произошло или A илиB.
Пересечение
Пересечением двух подмножеств : AиBявляется подмножество
Соответственно и интерпретация : и A иB произошли одновременно.
Разность
Разностью двух подмножеств AиBявляется подмножество
Соответственно и интерпретация : A произошло,B - нет.
Симметричная разность
Симметричной разностью двух подмножеств AиBявляется подмножество
Соответственно и интерпретация : произошло только одно из этих двух событий.
Количество элементов в подмножестве
Если количество элементов в подмножестве A конечно, то будем обозначать его так
Отношения между подмножествами
Вложение
Подмножество В вложено в подмножествоA, если любой элементарный исход, содержащийся вBтакже содержится и вA.
Интерпретация:
Стрелкой будем пользоваться также и для утверждений типа: “из A следует B” в формулировках определений и теорем |
из BследуетA
|
Т.е, если произошло B, то произошло и A.
Несовместность
Подмножества A и B называются несовместными (непересекающимися), если они не содержат общих элементарных исходов.
В теории вероятностей это означает, что A и B одновременно произойти не могут.
Противоположность
Подмножества A и B называются противоположными или дополнительными друг к другу, если они несовместны и их объединение достоверно.
В теории вероятностей это означает, что в опыте обязательно произойдет одно и только одно из этих событий.
Убывающая последовательность событий
Пусть
последовательность событий.
Она называется убываюшей, если каждое следующее событие этой последовательности вложено в предыдущее.
Аналогично можно определить возрастающую последовательность событий.
Формулы
Для доказательства равенства двух подмножеств AиBдостаточно показать, чтоAвложено вB,и чтоBвложено вA |
Следующие формулы позволяют выразить одни операции с подмножествами через другие. Доказательства проведите сами.
|
Полная группа подмножеств
Полной группой подмножеств называется конечный набор или счетная последовательность попарно несовместных подмножеств объединение которых достоверно:
В опыте обязательно произойдет одно и только одно из этих событий.
Любые два противоположных подмножества образуют полную группу подмножеств.
Если пространство элементарных исходов конечно или счетно, то сами элементарные исходы являются полной группой подмножеств.
Алгебра и сигма-алгебра
При построении математической модели случайного объекта необходимо не только указать все возможные элементарные исходы опыта, но и определить (перечислить) все возможные события, которые могут произойти в этом опыте. Принято следующее определение:
Алгебра событий A это набор подмножеств пространства элементарных исходовдля которого выполняются следующие условия:
Сигма - алгебра событий F это набор подмножеств пространства элементарных исходовдля которого выполняются следующие условия:
и для любой счетной последовательности
Очевидно, что любая сигма-алгебра является алгеброй, но не наоборот.
Колмогоров показал, что естественной математической моделью для множества событий является сигма-алгебра.
Очевидным примером сигма-алгебры является набор всех подмножеств пространства элементарных исходов – это наибольшая сигма-алгебра, возможная на данном пространстве элементарных исходов.
Наименьшая (тривиальная) сигма-алгебра это следующий набор подмножеств
Если алгебра или сигма-алгебра содержит событие A , то она обязана содержать и отрицаниеA. Поэтому минимальное число подмножеств в нетривиальной сигма-алгебре равно 4.
Алгебры и сигма-алгебры обозначаем жирными наклонными латинскими буквами.