- •А.Б. Токарев
- •Оглавление
- •Введение
- •Вероятностные методы исследования случайных событий
- •Основные характеристики случайных событий
- •Алгебраический метод расчета вероятности событий
- •Основы комбинаторики
- •Геометрический метод расчета вероятности событий
- •Классификация событий
- •Расчет вероятности сложных событий
- •Понятие сложного события
- •Расчет вероятности пересечения (логического произведения) событий
- •Расчет вероятности объединения (логической суммы) событий
- •Примеры расчетов вероятностей сложных событий
- •Расчет вероятностей для последовательности независимых испытаний
- •Независимые испытания с несколькими исходами
- •Расчеты для продолжительных серий испытаний
- •Потоки событий и закон распределения Пуассона
- •Формула полной вероятности. Теорема о гипотезах
- •Вероятностное описание случайных величин
- •Случайные величины и их классификация
- •Понятие закона распределения случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Типовые законы распределения дискретных случайных величин
- •Равномерное распределение дсв
- •Геометрическое распределение дсв
- •Биномиальное, пуассоновское и гипергеометрическое распределения
- •Функция распределения вероятностей св
- •Плотность вероятности случайной величины
- •Типовые законы распределения непрерывных случайных величин
- •Равномерное распределение нсв
- •Нормальное (гауссовское) распределение
- •Распределение Релея
- •Распределение Коши
- •Показательное распределение
- •Распределение арксинуса
- •Распределение константы
- •Пример и особенности распределения смешанных случайных величин
- •Примеры исследования вероятностных характеристик случайных величин
- •Интегральная формула полной вероятности
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Начальные моменты распределения и математическое ожидание случайной величины
- •Центральные моменты распределения и дисперсия св
- •Прочие числовые характеристики св
- •Расчет числовых моментов нормального распределения
- •Примеры расчета числовых характеристик типовых распределений непрерывных случайных величин
- •Свойства равномерного распределения
- •Числовые характеристики распределения Релея
- •Числовые характеристики распределения Коши
- •Характеристики показательного распределения
- •Гамма распределение
- •Производящие функции и их применение для расчета числовых характеристик дискретных случайных величин
- •Понятие и свойства производящих функций
- •Характеристики биномиального распределения
- •Характеристики геометрического распределения
- •Свойства распределения Пуассона
- •Примеры исследования числовых характеристик случайных величин
- •Функциональное преобразование случайных величин
- •Преобразование дискретных случайных величин
- •Преобразование непрерывных случайных величин
- •Базовый случай
- •Анализ функционального преобразования при бесконечнозначной обратной функции
- •Расчет числовых характеристик случайных величин на выходе нелинейного преобразователя
- •Примеры анализа функциональных преобразований случайных величин
- •Для математического ожидания имеем
- •Формирование случайных величин с заданным законом распределения
- •Системы случайных величин
- •Понятие системы случайных величин (многомерной случайной величины)
- •Вероятностное описание систем дискретных св
- •Функция распределения системы случайных величин
- •Плотность распределения вероятностей системы св
- •Зависимость случайных величин и условные законы распределения составляющих системы св
- •Числовые характеристики системы двух св
- •Определения и общие свойства моментов распределения системы св
- •Корреляционные характеристики случайных величин
- •Условные числовые характеристики случайных величин
- •Двумерный нормальный закон распределения
- •Приложение 1. Дельта-функция Дирака
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
- •Библиографический список
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Расчет вероятности сложных событий
Понятие сложного события
Если анализируемой задаче (ситуации) нельзя поставить в соответствие набор равновозможных исходов, то ни алгебраический, ни геометрический методы использовать для расчета вероятностей оказывается невозможно. В подобной ситуации имеет смысл попытаться представить анализируемые (сложные) события как логическую комбинацию каких-то более простых утверждений, для каждого из которых вероятность реализации известна или может быть рассчитана. Правила расчета вероятности итогового сложного события по вероятностям событий, его образующих, устанавливаются ниже.
Расчет вероятности пересечения (логического произведения) событий
Пересечением
(логическим произведением)
N
событий
называют событие
,
заключающееся в наступлениивсех
событий
в одном опыте. В частности, пересечением
двух
событий AиBназывают событиеA∙B, наблюдаемое, когда и A, и B наступают в одном и том же опыте. Признаком пересечения в текстовых формулировках событий служит союз“и”.
Примечание:
Некоторые авторы для обозначения
пересечения и объединения событий
применяют символы
и
соответственно,
но в настоящем пособии эти символы не
используются.
Как правило, явной потребности в подобных
специфичных
символах не возникает,
а использование вместо символа
значка произведения и вместо
–
знака суммы к неясностям, как правило,
не приводит, но позволяет достичь большей
компактности записи.
Для упрощения
рассуждений, определяющих правило
расчета вероятности
пересечения событий, будем полагать,
что возможным исходам анализируемого
опыта можно поставить в соответствие
какое-то геометрическое
место точек на плоскости. Вероятность
пересечения событийAиBбудет отличной от нуля
только если существует некая общая для
этих событий совокупность исходов.
Подобная ситуация представлена на Рис. 6,
гдесобытию A
соответствует группа точек, помеченная
,
событиюB
– группа точек с пометкой
,
а исходам общим для этих событий –
центральная область с площадью
.

Рис. 6. Пересечение событий A∙B
Представим
временно, что вместо исходного эксперимента
мы проводим опыты, в которых событиеAгарантированно происходит. При подобном
изменении ситуации в качестве
геометрического места
точек, соответствующего всем исходам
опыта, выступала бы лишь площадка
,
выделенная на Рис. 6жирной линией.
Соответственно, вероятность наблюдения
в этих условиях событияB(помимо обязательного событияA)
определялась бы соотношением площадей
и
.
Применительно же к условиям исходного
эксперимента указанное отношение есть
ни что иное, как условная вероятность
событияB
.
Возвращаясь к расчету вероятности пересечения событийAиB, в соответствии с геометрическим подходом получаем
.
Итак, вероятность пересечения двух событий A и B равна
|
|
(2.0) |
где P{B|A} – условная вероятность события B, т.е. вероятность, вычисленная при условии, что событие A уже произошло; P{A|B} – условная вероятность события А, определяющая возможность наступления этого события при уже свершившемся событии B.
Вероятность
пересечения произвольного числа N
событий
определяется выражением
|
|
(2.0) |
где, в частности,
– это вероятность наступления события
,
вычисленная при условии,
что все события начиная с
и до
совершились.
