3.2. Свойства вероятности

1. Теорема сложения вероятностей несовместимых событий.

Определение 1. Суммой событий А и В называют событие С = А + В, состоящее в наступлении, по крайней мере, одного из событий А или В.

Пример 1. Испытание  стрельба двух стрелков (каждый делает по одному выстрелу). Событие А  попадание в мишень первым стрелком, событие В  попадание в мишень вторым стрелком. Суммой событий А и В будет событие С = А + В, состоящее в попадании в мишень, по крайней мере, одним стрелком.

Аналогично суммой конечного числа событий А₁, A₂, ..., A_k называют событие А = А₁ + А₂ + ... + A_k, состоящее в наступлении хотя бы одного из событий А_i (i = 1,..., k).

Определение 2. Произведением событий А и В называют событие С = АВ, состоящее в том, что в результате испытания произошло и событие А и событие В.

Аналогично произведением конечного числа событий А₁, А₂, ... , A_k называют событие А = А₁А₂ ... A_k , состоящее в том, что в результате испытания произошли все указанные события.

В условиях предыдущего примера произведением событий А и В будет событие С = АВ, состоящее в попадании в мишень двух стрелков.

Из определения 2 непосредственно следует, что АВ = ВА.

Теорема. Вероятность суммы двух несовместимых событий А и В равна сумме вероятностей этих событий:

(1)

Совершенно так же теорема формулируется для любого конечного числа попарно несовместимых событий.

Следствие. Сумма вероятностей противоположных событий А и равна единице:

(2)

Так как события А и несовместимы, то по сформулированной выше теореме Р(А) + Р( ) = Р(А+ ). Событие А + есть достоверное событие (ибо одно из событий А или произойдет). Поэтому Р(А+ ) = 1, что и приводит к искомому соотношению (2).

Пример 2. В урне 10 шаров: 3 красных, 5 синих и 2 белых. Какова вероятность вынуть цветной шар, если вынимается один шар?

Решение. Вероятность вынуть красный шар , синий . Так как события А и В несовместимы, то по доказанной выше теореме

.

Пример 3. На клумбе растут 20 красных, 30 синих и 40 белых астр. Какова вероятность сорвать в темноте окрашенную астру, если срывают одну астру?

Решение. Искомая вероятность равна сумме вероятностей сорвать красную или синюю астру, т. е.

2. Теорема умножения вероятностей.

Определение 3. Два события А и В называют независимыми, если вероятность появления каждого из них не зависит от того, появилось другое событие или нет¹. В противном случае события А и В называют зависимыми.

Пример 4. Пусть в урне находятся 2 белых и 2 черных шара. Пусть событие А  вынут белый шар. Очевидно, . После первого испытания вынутый шар кладется обратно в урну, шары перемешиваются и снова вынимается шар. Событие В  во втором испытании вынут белый шар – также имеет вероятность , т.е. события А и В  независимые.

Предположим теперь, что вынутый шар в первом испытании не кладется обратно в урну. Тогда если произошло событие А, т.е. в первом испытании вынут белый шар, то вероятность события В уменьшается ; если в первом испытании был вынут черный шар, то вероятность события В увеличивается .

Итак, вероятность события В существенно зависит от того, произошло или не произошло событие А, в таких случаях события А и В  зависимые.

Определение 4. Пусть А и В  зависимые события. Условной вероятностью Р_А(В) события В называют вероятность события В, найденную в предположении, что событие А уже наступило.

Так, в примере 1 . Заметим, что если события А и В независимы, то Р_А(В) = Р(В).

Теорема 1. Вероятность произведения двух зависимых событий А и В равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, найденную в предположении, что первое событие уже наступило:

Р(АВ)=Р(А)Р_А(В). (3)

Замечание. Применив формулу (3) к событию ВА, получим

Р(ВА)=Р(В)Р_В(А). (4)

Так как АВ = ВА (см. п. 1), то, сравнивая (3) и (4), получаем, что

Пример 5. В условиях примера 1 берем тот случай, когда вынутый шар в первом испытании не кладется обратно в урну. Поставим следующий вопрос: какова вероятность вынуть первый и второй раз белые шары?

Решение. По формуле (3) имеем

Пример 6. Предположим, что вероятности встретить реку, загрязняемую постоянным фактором Р(А), временным фактором Р(В) и обоими факторами Р(АВ), равны соответственно 0,4; 0,1 и 0,05. Найти:

1) вероятность того, что река, загрязняемая временным фактором, будет к тому же загрязнена и постоянным фактором, т.е. Р_В(А);

2) вероятность того, что река, загрязняемая постоянным фактором, будет еще загрязнена и временным фактором, т.е. Р_А(В).

Решение. Из формулы (4) находим откуда

Аналогично, используя формулу (3), находим

Теорема 2. Вероятность произведения двух независимых событий А и В равна произведению вероятностей этих событий²:

(5)

Действительно, если А и В  независимые события, то Р_А(В) = Р(В) и формула (3) превращается в формулу (5)

Пример 7. Вероятность выживания одного организма в течение 20 мин Р = 0,7. В пробирке с благоприятными для существования этих организмов условиями находятся только что родившиеся 2 организма. Какова вероятность того, что через 20 минут они будут живы?

Решение. Пусть событие А  первый организм жив через 20 мин, событие В  второй организм жив через 20 мин. Будем считать, что между организмами нет внутривидовой конкуренции, т.е. события А и В независимы. Событие, что оба организма живы, есть событие АВ. По теореме 2 получаем Р(АВ) = = 0,49.