- •Содержание
- •Классификация случайных событий
- •Действия над событиями.
- •Элементы комбинаторики
- •Примеры вычисления вероятностей
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 2. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Условная вероятность
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 3. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 4. Схема независимых испытаний Бернулли. Формула Бернулли. Наивероятнейшее число наступлений события
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 5. Формула Пуассона. Локальная и интегральная формулы Муавра - Лапласа
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 6. Случайные величины
- •Формы законов распределения дискретной случайной величины
- •Формы законов распределения непрерывной случайной величины
- •Свойства плотности вероятности:
- •Свойства функции распределения:
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 7. Числовые характеристики случайных величин
- •Свойства математического ожидания:
- •Свойства дисперсии:
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 8. Основные законы распределения случайных величин
- •Задачи для самостоятельного решения.
- •Тема 9. Законы распределения двумерной случайной величины
- •Свойства двумерной функции распределения
- •Свойства двумерной плотности вероятности
- •Условные законы распределения составляющих системы дискретных случайных величин
- •Условные законы распределения составляющих системы непрерывных случайных величин
- •Числовые характеристики системы двух случайных величин
- •Задачи для самостоятельно решения
- •Тема 10. Выборка и ее представление. Выборочные моменты
- •Эмпирическая функция распределения
- •Выборочные характеристики
- •Выборочные моменты
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 11. Методы нахождения точечных оценок
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 12. Интервальные оценки. Построение доверительных интервалов
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 13. Задачи проверки статистических гипотез
- •Правила проверки гипотез
- •Критерий - Пирсона
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Приложения
- •Критические точки распределения с числом степеней свободына уровне значимости
- •Критические точки -распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения Фишера-Снедекора
Тема 2. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Условная вероятность
Вероятность суммы несовместных событий
Теорема.
Если
и
– несовместные события, то справедлива
формула
![]()
Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий.
Следствие.
Если
,
,...,
– попарно несовместные события, то
справедлива формула
.
Пример 1. Из колоды, содержащей 36 карт, наудачу вынимают 3 карты. Найти вероятность того, что среди них окажется хотя бы одна «дама»?
Решение. Обозначим
–из 3-х выбранных
карт окажется хотя бы одна «дама»,
–из 3-х выбранных
карт окажется одна «дама»,
–из 3-х выбранных
карт окажется две «дамы»,
–из 3-х выбранных
карт окажется три «дамы».
Тогда
,
причем события
,
,
– несовместные. Поэтому
.
Число возможных
случаев выбора трех карт из 36 равно
.
Число случаев, благоприятных событиям
,
,
,
соответственно равны
,
,
.
Таким образом,
.
Задача решается проще, если воспользоваться формулой вероятности противоположного события.
Событие
- среди выбранных карт нет ни одной дамы.
.
Значит искомая вероятность
.
Теорема умножения вероятностей
Событие
называетсянезависимым
от события
,
если вероятность события
не зависит от того, произошло событие
или нет. Событие
называетсязависимым
от события
,
если вероятность события
меняется в зависимости от того, произошло
событие
или нет.
Вероятность события
,
вычисленная при условии, что имело место
другое событие
,
называетсяусловной
вероятностью
события
и обозначается
или
.
Читается так: вероятность события
при условии, что произошло событие
.
Пример 2.
Брошена игральная кость. Событие
- выпала цифра 4.
Безусловная
(обычная) вероятность
.
Пусть известно,
что произошло событие
– выпала четная цифра (т.е. 2, 4, 6) – всего
три возможных исхода. Событию
благоприятствует один из них – цифра
4, следовательно, условная вероятность
.
Теорема. Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную при условии, что первое имело место:
или
.
Если событие
не зависит от события
,
то и событие
не зависит от события
.
Тогда
.
Пример 3. Выборка шаров без возвращения. Пусть в урне находится 10 шаров: 3 белых и 7 черных. Выбираем наудачу один шар; не возвращая его в урну, выбираем второй шар. С какой вероятностью оба шара будут белыми?
Решение.
Пусть событие
заключается в том, что первый раз вынут
белый шар, его вероятность
.
Если событие
произошло, то в урне осталось 2 белых и
7 черных шаров. Вероятность того, что
второй шар тоже является белым – это
условная вероятность
,
она составляет
.
Тогда по теореме умножения вероятностей
.
Вероятность суммы совместных событий
Теорема. Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме их вероятностей без вероятности их произведения
.
Пример 4. Бросают две игральные кости. Какова вероятность появления хотя бы одной шестерки?
Решение. Введем обозначения:
–появление
шестерки на первой кости,
–появление шестерки
на второй кости.
Тогда
– появление хотя бы одной шестерки при
бросании двух костей.
События
и
совместные. По формуле суммы двух
совместных событий находим
.
