
- •Федеральное агентство по образованию
- •§2. Общее определение и свойства вероятности
- •Глава 2. Классическая и геометрическая вероятности §1. Классическое определение вероятности
- •§2. Применение комбинаторного анализа
- •§3. Геометрическое определение вероятности
- •Глава 3. Условная вероятность. Независимость событий. Формулы полной вероятности и Байеса §1. Условная вероятность
- •§2. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •§3. Независимость событий
- •§4. Формула полной вероятности
- •§5. Формула Байеса
- •Глава 4. Схема независимых испытаний. Схема Бернулли §1. Формула Бернулли
- •§2. Формула Пуассона
- •§3. Формулы Муавра – Лапласа
- •Глава 5. Случайные величины и их распределения §1. Понятие случайной величины
- •§2. Функция распределения случайной величины
- •§3. Дискретные случайные величины
- •§4. Непрерывные случайные величины
- •§5. Функция от случайных величин
- •Глава 6. Числовые характеристики случайных величин §1. Математическое ожидание случайной величины
- •§2. Математическое ожидание функции от случайной величины. Свойства математического ожидания
- •§3. Дисперсия. Моменты высших порядков
- •Глава 7. Элементы математической статистики §1. Основные понятия и основные задачи математической статистики
- •§2. Простейшие статистические преобразования
- •§3. Эмпирическая функция распределения
- •§4. Полигон и гистограмма
- •Глава 8. Статистическое оценивание §1. Точечные оценки. Выборочная средняя и выборочная дисперсия
- •§2. Метод моментов
- •§3. Метод максимального правдоподобия
- •§4. Интервальные оценки (доверительные интервалы)
- •Глава 9. Проверка статистических гипотез §1. Основные понятия
- •§2. Проверка гипотезы о значении математического ожидания
- •§3. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий двух генеральных совокупностей
- •§4. Проверка гипотезы о значении дисперсии генеральной совокупности
- •§5. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух генеральных совокупностей
- •§6. Проверка гипотезы о распределении. Критерий Пирсона
- •Приложения
- •Плотность стандартного нормального распределения
- •Функция распределения стандартного нормального закона
- •Критические точки распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Используемая литература
- •Глава 1. Случайные события и их вероятности 2
§2. Применение комбинаторного анализа
Теорема. Изэлементов
и
элементов
можно образовать
пар
.
Доказательство. Составим из этих
пар прямоугольную таблицу, состоящую
изстрок и
столбцов, так, чтобы пара
стояла на пересеченииi-ой
строки иj-го столбца.
В этом случае каждая пара появляется
один и только один раз. Число элементов
такой таблицы равно
.
Пример 4. Найти число всевозможных исходов при бросании двух игральных костей.
Решение. Очевидно, что каждый
элемент пары принимает шесть значений.
Следовательно, существуетвозможных комбинаций.
Определение. Перестановкойизразличных элементов называется любой
упорядоченный набор этих элементов.
Теорема. Число различных перестановок
изразличных элементов вычисляется по
формуле:
.(2.2.1)
Доказательство. Первый элемент
можно выбратьспособами, второй элемент можно выбрать
способами (т.к. один элемент уже выбран),
третий —
способами и т.д. В итоге получим:
.
Определение. Размещениемизразличных элементов по
называется любой упорядоченный набор
из
элементов, выбранных из общей совокупности
в
элементов.
Теорема. Число различных размещений
изэлементов по
вычисляется по формуле:
.
(2.2.2)
Доказательство. Данная теорема доказывается аналогично предыдущей теореме.
Определение. Сочетаниемизразличных элементов по
называется любойнеупорядоченныйнабор из
элементов, выбранных из общей совокупности
в
элементов.
Теорема. Число сочетаний изэлементов по
вычисляется по формуле:
.
(2.2.3)
Доказательство. Число сочетаний
отличается от числа размещений только
тем, что входящие в него элементы
неупорядочены; различных элементов можно упорядочить
способами. Следовательно, каждому
размещению соответствует
сочетаний. Отсюда:
или
.
Способ выбора, приводящий к перестановкам, размещениям и сочетаниям, называется выборкой без возвращения.
Рассмотрим выборку с возвращением. В этом случае каждый взятый элемент из общей совокупности возвращается обратно. Таким образом, один и тот же элемент может быть выбран несколько раз.
Теорема. Число выборокэлементов с возвращением из
различных элементов равно
.
Доказательство. Первый элемент
может быть выбранспособами, второй также
способами и т.д. В итоге
.
Пример 5.(Гипергеометрическое
распределение). Предположим, что имеютсяшаров:
красных и
черных. Случайным образом выбираются
шаров. Найти вероятность того, что
выбранная группа будет содержать ровно
красных и
черных шаров (событие А).
Решение.Число способов, которыми
можно выбрать,красных шаров из
шаров ровно
.
Аналогично, число способов, которыми
можно выбрать
черных шаров из
равно
.
Так как любой выбор красных шаров может
комбинировать (составлять пару) с любым
выбором черных шаров, имеем число
благоприятных исходов, равное
.
Число всевозможных исходов равно
.
Используя классическое определение вероятности, получаем:
.
Теорема. Пусть— целые числа, такие, что
.
Число способов, которыми множество из
элементов можно разделить на
упорядоченных подмножеств, из которых
первое подмножество содержит
элементов, второе –
элементов
и т.д., равно
.
(2.2.4)
Доказательство. Прежде чем доказывать
теорему, заметим, что порядок подмножеств
существенен в том смысле, чтои
представляет собой разные разбиения;
однако, порядок элементов внутри групп
игнорируется.
Перейдем к доказательству теоремы.
Сначала необходимо выбрать
элементов из
;
из оставшихся
необходимо выбрать
элементов и т.д. Получаем:
.
Пример 6. Колода карт (52 листа) делится поровну между четырьмя игроками. Найти вероятность того, что каждый игрок имеет туза (событие А).
Решение.Используя (2.2.4), найдем число всевозможных исходов:
.
Найдем число благоприятных исходов.
Четыре туза можно упорядочить
способами, и каждый порядок представляет
одну возможность получения одного туза
каждым игроком. Оставшиеся 48 карт,
согласно (2.2.4), можно распределить
способами. Таким образом, число
благоприятных исходов равно
.
Следовательно, искомая вероятность равна
.
Пример 7. Из полной колоды карт (52
листа) вынимаются сразу несколько карт.
Какое минимальное число кар нужно
вынуть, чтобы с вероятностью, большей
чем,
можно было утверждать, что среди них
будут карты одной масти.
Решение.Рассмотрим события— среди вынутых карт есть хотя бы две
карты одной масти. Пусть
.
В этом случае число всевозможных исходов
равно
.
Число благоприятных исходов получаем
следующим образом: выбираем масть (4
способа), затем две карты этой масти
,
т.е.
.
Следовательно, используя классическое определение вероятности, получаем:
.
Пусть
.
В этом случае число всевозможных исходов
равно
.
Число благоприятных исходов получаем
следующим образом: у нас либо две карты
одной масти, либо три карты одной масти,
т.е.
.
Следовательно, используя классическое определение вероятности, получаем:
.
Таким образом, необходимо вынуть три карты.