
- •Тема 1: Формулы комбинаторики и вероятность, аксиомы Колмогорова. Алгебра событий. Классическое определение вероятности.
- •Основные понятия.
- •Классическое определение вероятности.
- •Напомним, что числа a и есть количество элементов во множествах a и соответственно.
- •3.Свойства вероятности.
- •4.Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
- •5. Формулы комбинаторики.
- •6. Применение формул комбинаторики при решении задач по теории вероятности.
- •7. Общие определения вероятности. Аксиомы а.Н. Колмогорова. Алгебра событий.
- •Аксиомы, задающие вероятность.
- •Тема 2: Условная вероятность. Независимые события. Формула полной вероятности и Байеса.
- •1. Условная вероятность. Независимые события.
- •2. Формула полной вероятности и Байеса.
- •Тема 3: Схема Бернулли. Формулы Муавра-Лапласа. Функция Лапласа и ее свойства.
- •1. Последовательность независимых испытаний.
- •В данном случае ,,. Вычислим;. Поэтому. Так как, то. Следовательно, наиболее вероятное число выпаданий шестерки равно 3.
- •2. Приближенные формулы для Pn(k) при больших значениях n и k.
- •Тема 4: Случайные величины. Непрерывные и дискретные случайные величины. Закон распределения случайных дискретных величин. Бином распределения, распределение Пуассона.
- •1. Определение случайной величины.
- •2. Дискретные случайные величины.
- •3. Характеристики случайных величин.
- •4. Примеры дискретных случайных величин.
- •Тема 6: Функция распределения случайной величины. Нормально распределенные случайные величины.
- •Примеры непрерывных случайных величин. Равномерное распределение на отрезке.
- •Тема 5: Числовые характеристики случайных дискретных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратичное отклонение.
- •1. Математическое ожидание и дисперсия.
- •2. Нормированные случайные величины.
- •1.Определение характеристик случайных величин на основе опытных данных.
7. Общие определения вероятности. Аксиомы а.Н. Колмогорова. Алгебра событий.
В предыдущем
параграфе мы рассмотрели классическое
определение вероятности для случая,
когда пространство элементарных событий
конечно. Однако во многих практических
ситуациях пространство
является бесконечным (даже несчетным
).
Например, пусть
опыт состоит в произведении выстрела
по круглой мишени
.
В этом случае пространство элементарных
событий
бесконечно. Оно совпадает с множеством
точек
.
Определение
вероятности событий в общем случае (для
произвольных пространств
)
строится аксиоматическим методом.
Система
аксиом теории вероятности была построена
в
веке выдающимся советским математиком,
академиком А. Н. Колмогоровым.
В
аксиоматике А. Н. Колмогорова случайное
событие
отождествляется с соответствующим
подмножеством пространства элементарных
событий. Например, случайное событие,
состоящее в том, что «на игральном кубике
выпало нечетное число очков» есть
подмножество
пространства элементарных событий
Такой подход удобен тем, что благодаря ему операциям над случайными событиями, таким как, сумма и произведение, соответствуют операции объединения (или суммы) и пересечения (произведения) множеств.
Пусть
задано некоторое множество
.
Его будем называть пространством
элементарных событий, а элементы
будем называть элементарными событиями.
Для
любого подмножества
будем обозначать через
-
дополнение множества
.
Случайными
событиями будем называть систему
подмножеств
множества
,
такую что
1.
;
2.
Если
,
то
;
3.
Если
,
то
и
Напомним, что
и
также обозначаются, как
и
соответственно.
Замечание. Если
конечно, то система
представляет
собой все возможные подмножества
.
Определим в общем случае понятия совместных, несовместных, достоверных и недостоверных событий.
Определение.
Рассмотрим
случайные события
Они называются несовместными, если
Определение.
Пусть
.
Тогда события
и
называют противоположными. Событие
называется достоверным, а событие
(пустое множество) называется невозможным.
Определение.
Система подмножеств
со
свойствами 1, 2, 3 называется алгеброй
событий.
Аксиомы, задающие вероятность.
Пусть
есть
алгебра событий, определенная в пункте
1.
Определение.
Вероятностью называется функция (на
),
которая каждому случайному событию
ставит
в соответствие число
и удовлетворяет следующим аксиомам:
Аксиома
1.
Аксиома
2.
Аксиома
3. Если случайные события
попарно
несовместимы (то есть
т. ч.
)
то
Замечание.
Если имеется бесконечное число попарно
несовместных событий
то в правой части последнего ряда стоит
сумма ряда.
Аксиомы
1-3 вместе с понятием алгебры событий
являются
фундаментом всей теории вероятности.
Все утверждения и теоремы выводятся из
них логическим путем.
Приведем некоторые из этих утверждений и теорем.
Утверждение
1.
Доказательство.
Так
как
и события
и
несовместимы, то из аксиом 1, 2, 3 следует
Утверждение доказано.
Замечание. При доказательстве утверждения 1 выведена полезная формула
Утверждение 2. (Вероятность суммы событий).
Доказательство.
Заметим
сначала, что множества
и
можно представить в виде суммы
непересекающихся множеств:
и
Далее из аксиомы сложения следует, что
и
Если из второго равенства вычесть первое, то получим требуемое равенство. Утверждение доказано.