- •Лекция № 3 Введение. Классификация событий. Действия над событиями
- •2. События. Классификация событий. Пространство элементарных событий
- •4. Практические занятия
- •Лекция№5:Условная вероятность. Формула полной вероятности и формула Байеса. Независимые случайные события
- •1.1 Распределение Релея
- •1 Система двух случайных величин
- •1.Введение
- •4. Практические занятия
- •2.Элементы теории множеств.
- •2.1 Определение множества. Мощность множества. Подмножества.
- •2.2 Множества и подмножества.
- •2.3 Способы задания множеств. Универсальное множество.
- •2.4 Операции над множествами.
- •Практическое занятие №2
- •Тема: Основные понятия комбинаторики.
- •2. Перестановки, размещения.
- •3. Сочетания.
- •4. Разбиение на группы:
- •1. Введение
- •3. Алгебра событий
- •1. Введение
- •2. События. Классификация событий. Пространство элементарных событий
- •Примеры.
- •3. Алгебра событий
- •События Вi образуют полную группу событий, если
- •Особый интерес представляют полные группы несовместимых событий
- •План лекции:
- •2. Классический способ задания вероятностей.
- •3. Статистическая вероятность
- •4. Геометрическая вероятность.
- •Лекция№5
- •2. Формула полной вероятности.
- •3. Формула Байеса (теорема гипотез).
- •4. Независимые случайные события.
- •Контрольные вопросы и тесты
- •2 Закон распределения случайной величины.
- •3. Функция распределения
- •4. Плотность распределения случайной величины
- •Практическое занятие №1
- •1.Математическое ожидание , мода и медиана случайной величины
- •2. Моменты. Дисперсия. Среднее квадратическое отклонение.
- •3. Моменты высших порядков
- •Математическое ожидание, мода и медиана случайной величины
- •2. Моменты. Дисперсия. Среднее квадратическое отклонение.
- •3. Моменты высших порядков
- •Практическое занятие №1
- •5. Контрольные вопросы и задания
- •1. Биномиальное распределение
- •2. Распределение Пуассона
- •3. Простейший поток событий
- •1. Испытания (схема) Бернулли. Биномиальное распределение
- •Если ставить вопрос о появлении события а k-раз в n испытаниях в произвольном порядке, то событие представимо в виде
- •2. Распределение Пуассона.
- •3. Простейший поток событий
- •Задача 4
- •Задача 5
- •Задача 6
- •Практическое занятие № 2
- •5. Контрольные вопросы
- •1.1 Равномерное распределение вероятностей
- •1.2 Показательное (экспоненциальное) распределение
- •1.3 Нормальное распределение
- •Задача 1
- •Решение
- •Решение
- •Задача 4
- •Задача 6
- •Практическое занятие №2
- •2. Рекомендуемые фрагменты программ
- •1.1 Распределение Релея
- •1.1 Распределение Релея
- •1.2 Распределение Максвелла
- •1.3 Логарифмическое нормальное распределение
- •2. Функция случайной величины.
- •Практическое занятие №1
- •3. Рекомендации к выполнению.
- •Практическое занятие №2
- •Задача3
- •1 Система двух случайных величин
- •1 Система двух случайных величин
- •1.2 Плотность распределения двух случайных величин
- •1.3 Условные функция распределения и плотность распределения
- •1.4 Корреляция двух случайных величин
- •Аналогично имеем
- •2. Система произвольного числа случайных величин
- •Задача1
- •Практическое занятие №2 Тема: Исследование системы двух случайных величин
- •Так как под интегралом в (1) находится неотрицательная величина, то, выбросив из интервала интегрирования отрезок ав, мы значение интеграла не увеличим, т.Е.
- •2. Характеристические функции
- •Для дискретной случайной величины х с законом распределения
- •Свойства характеристической функции
- •3. Центральная предельная теорема
- •2. Числовые характеристики выборки
- •2.1. Выборочное среднее
- •Выборочная дисперсия
- •3. Статистический ряд. Статистическая функция распределения
- •4. Статистическая совокупность. Гистограмма
- •1. Оценка параметров
- •2. Метод наибольшего правдоподобия для нахождения оценок
- •3. Метод наименьших квадратов
Лекция№5
Тема:Условная вероятность. Формула полной вероятности и формула Байеса. Независимые случайные события
Литература:
1. Математичні основи теорії телекомунікаційних систем . Під ред.Поповського В.В. - Харків, СМИТ,2011.
2. Венцель Е.С. Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. -М.: Наука,1988.-480 с.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.-М.:Высш.шк.,1999.-479 с..
План лекции:
1. Условная вероятность события
2. Формула полной вероятности
3. Формула Байеса
4. Независимые случайные события
1. Условная вероятность события
В ряде случаев приходится рассматривать вероятности случайных событий, в предположении, что произошло некоторое случайное событие. Прежде чем давать определение условной вероятности, рассмотрим пример.
Пусть пространство элементарных событий состоит из n одинаково возможных элементарных событий, событию А благоприятствует m элементарных событий, событию В состоит из l исходов, событию АВ благоприятствует r исходов.
;
Если произошло событие В, то произошло одно из l элементарных событий. Событие А произойдет только тогда, когда произойдет одно из r событий, т.е.
;
Определение: Условной вероятностью события А при условии, что произойдет событие В называют
, (5.1)
Из этого определения следует что вероятность события А/В можно рассматривать, как вероятность события АВ с нормировкой Р(В).
Отсюда следует, что условная вероятность обладает всеми свойствами вероятности:
0 p(A/B) 1;
p(A/A)=1 ( p(0/A)=0 );
p((A1+A2)/B)=p(A1/B)+p(A2/B) (если р(А1А2)=0).
Формулу (5.1) можно рассматривать в виде
(теорема умножения).
Теорема умножения Вероятность произведения (пересечения, совмещения) двух событий равна вероятности одного из них, умноженной на условную вероятность второго при наличии первого
Совершенно очевидно, что неважно, какое событие выбрать первым Ее можно обобщить на случай трех и более событий:
.
Р(А1А2…Аn)=Р(А1) Р(А2/А1) Р(А3/А1А2)…Р(Аn/А1А2…Аn-1);
Т.е. вероятность произведения нескольких событий равна произведению вероятностей этих событий, причем вероятность каждого последующего события вычисляется при условии, что все предыдущие имели место
Пример. Пусть в семье имеется два ребенка. Какова вероятность того, что в семье оба ребенка мальчики в предположении, что:
старший ребенок – мальчик;
по крайней мере, один из детей – мальчик?
Решение. Пусть обозначение МД означает событие, состоящее в том, что в семье старший ребенок – мальчик, а младший ребенок – девочка. Пространство элементарных событий при таких обозначениях элементарных событий будет иметь вид:
={ММ, МД, ДМ, ДД}.
Элементарные события будем считать равновероятными:
р(ММ)=р(МД)=р(ДМ)=р(ДД)=1/4.
Пусть А – событие: «старший ребенок – мальчик», В - «младший ребенок – мальчик». Тогда А+В событие: «хотя бы один ребенок - мальчик», АВ – «оба ребенка мальчики» и событие АВ/А отвечает на первый вопрос, а событие АВ/(А+В) отвечает на второй вопрос. Находим интересующие нас вероятности:
,
.