
- •Аксиомы Колмогорова
- •Свойства Вероятностей
- •Действительно , , ,
- •Классическое определение вероятности, условие применимости
- •Геометрическое определение вероятности
- •– Геометрическое определение вероятности
- •Условная вероятность, теорема умножения вероятностей. Независимость случайных событий.
- •Формула полной вероятности, условия применимости
- •Формула Байеса.
- •Локальная предельная теорема Муавра – Лапласа
- •Интегральная предельная теорема
- •Функция распределения случайной величины. Свойства
- •Функция распределения. Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Плотность распределения непрерывной случайной величины, свойства
- •Функция распределения, плотность вероятностей многомерной случайной величины. Независимость случайных величин.
- •Математическое ожидание случайной величины. Свойства.
- •Дисперсия случайной величины. Свойства
- •Коэффициент корреляции случайных величин. Свойства
- •Биномиальный закон распределения случайной величины, числовые характеристики
- •Равномерный закон распределения, числовые характеристики
- •Нормальный (гауссовский) закон распределения, числовые характеристики
-
Аксиомы Колмогорова
Пусть
задано измеримое пространство
1.
- вероятность (вероятностная мера)
случайного события A
2.
3. Аксиома сложения
Если
,
,
то
4. Аксиома непрерывности
Пусть
убывающая последовательность случайных
событий
,
,
тогда
Пусть
возрастающая последовательность
случайных событий
,
,
тогда
-
Свойства Вероятностей
-
Действительно
,
,
-
Действительно , , ,
-
Если
, то
Действительно
, т.к.
. Всегда
. Тогда
-
Действительно
или
-
Если A, B – произвольные случайные события, то


Действительно
Тогда
.
Тогда
и
-
Если
, i=1,2,… - произвольны, то
.
Действительно
.
Если
,
то
,
.
Так как
,
то
.
Тогда
-
Классическое определение вероятности, условие применимости
Пусть пространство элементарных событий Ω конечно. Ω={ω1,ω2,…,ωn}.
Тогда σ – алгебру F составляют все подмножества пространства Ω. Имеем
=Ω
P()=
=P(Ω)=1
(1)
Пусть AF
и m
– число ωi
A.
Тогда
A=
(2)
P(A)=
(3)
Пусть
P()=P(
)=…=P(
)=P
(4)
Тогда из (1), (4) P
=.
Из (3)
P(A)
=
(5)
(5) – классическое определение вероятности.
-
исходы эксперимента, благоприятствующие
появлению события A.
Согласно (5), вероятность случайного события равна отношению числа исходов, благоприятствующих появлению этого события к числу всех возможных исходов случайного эксперимента.
Условия применимости формулы для классического определения вероятности.
-
Пространство Ω конечно.
-
Элементарные события пространства Ω равновозможные
P()
= P(
)
=…= P(
)
-
Геометрическое определение вероятности
Пусть задано
измеримое пространство
.
Пусть случайный эксперимент можно
интерпретировать как бросание точки в
область
так, что точка с равной возможностью
может попасть в любую часть области
и попадание ее в некоторое заданное
подмножество А
из
пропорционально мере
этого подмножества. Если
,
,
то
(1)
-
– Геометрическое определение вероятности
-
Условная вероятность, теорема умножения вероятностей. Независимость случайных событий.
Пусть имеются
случайные события А,
В
и
.
Определение. Условной вероятностью события А при условии, что произошло событие В называется число
(1)
Аналогично
(1) при
(2)
Из (1), (2)
,
(3)
(3) -Теорема умножения вероятностей.
Пусть А1, А2,…, Аn – случайные события. Тогда
(4)
Определение. Случайные события А, В называются независимыми, если
(5)
Из (3) (5) для независимых событий
,
Определение.
Случайные события А1,
А2,…,
Аn
называются независимыми
в совокупности, если
для любых целых
,
к
= 2,3,…,n
(7)
Из независимости в совокупности следует попарная независимость, обратное не всегда верно.
Если случайные события А, В независимы, то независимы и события
,
,