
- •32 Лекция №3 элементы теории вероятности и математической статистики.
- •1.Случайное событие. Вероятность случайного события.
- •2. Случайные величины. Закон распределения и числовые характеристики дискретных случайных величин.
- •3. Непрерывные случайные величины. Нормальный закон распределения (закон Гаусса).
- •4. Статистическое распределение выборки. Гистограмма.
- •5. Обработка результатов прямых и косвенных измерений.
- •6. Понятие о корреляционном анализе.
32 Лекция №3 элементы теории вероятности и математической статистики.
1.Случайное событие. Вероятность случайного события.
В теории вероятностей исследуются закономерности, относящиеся к случайным событиям, величинам, процессам. Теория вероятностей служит для обоснования математической и прикладной статистики.
В естественных науках понятие «статистика» означает анализ массовых явлений, основанный на применении методов теории вероятности. Математическая статистика – это наука о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятности, позволяющую оценить надежность и точность выводов на основе ограниченного статистического материала. Среди множества методов познания биологических процессов теория вероятности с математической статистикой занимает одно из важных мест.
Массовые явления и процессы характеризуются, прежде всего, многократным повторением при постоянных условиях некоторых опытов, операций и т.д. Всякий факт какого-либо испытания, эксперимента или действия называют событием. Событие – это исход испытания. События называются достоверными, если они происходят неизбежно в результате каждого испытания и невозможными, если в результате каждого испытания они не могут произойти.
Одним из важных понятий теории вероятности является понятие «случайного события». Случайным событием называется всякий факт, который в результате опыта (испытания) может произойти или не произойти. Например, случайными будут события: успешная сдача студентом экзамена, вспышка эпидемии, появление герба при бросании монеты, попадание в цель при выстреле. Рассматривая множество событий, можно предположить, что для каждого случайного события объективно существует специфическая мера возможности его появления в данном опыте, называемая вероятностью события. Эта безразмерная величина, служащая в некотором смысле «мерой случайности» события, характеризующая степень его близости к достоверному событию.
Вероятность любого события А обозначается символом Р(А) или РАили Р.
Классической
вероятность Р(А) события А называется
отношение числа случаев m, благоприятствующих событию А, к общему
числу случаевn(n–мало): Р(А) =.
Вероятность любого события А удовлетворяет двойному неравенству: 0 ≤ Р(А) ≤1, так как вероятность достоверного события равна 1; невозможного – 0.
Если
же имеется возможность неограниченного
повторения испытания, то при достаточно
большом nиспытаний
интересующее нас событие А может
произойтиmраз, а отношение
Р*(А) =- называется относительной частотой
события А или просто частотой события
А. Частоту события иначе называют
статистической вероятностью. При большом
числе испытаний частота события примерно
постоянная величина.
В ряде случаев вычислить вероятность события оказывается проще, если представить его в виде комбинации более простых событий. Этой цели служат теоремы сложения и умножения вероятностей. Пусть события А и В несовместны и известны их вероятности. Вероятность осуществления либо события А, либо события В определяется теоремой сложения.
Вероятность появления одного из двух несовместных событий равна сумме их вероятностей:
Р(А или В) = Р(А) + Р(В).
Доказательство: Пустьn– общее число испытаний;m1– число случаев, благоприятствующих событию А;m2– число случаев, благоприятствующих событию В. Число случаев, благоприятствующих наступлению события А, либо события В, равноm1 + m2. Тогда
Р(А или В) =
=
Р(А) + Р(В).
Пример:Найти
вероятность выпадания “1” или “6” при
бросании игральной кости. Событие А
(выпадание 1) и В (выпадание 6) является
равновозможными: Р(А) = Р(В) =;
Р(А или В) =
+
=
.
Теорема умножения вероятностей заключается в следующем. Вероятность совместного появления независимых событий равна произведению их вероятностей. Для двух событий: Р(А и В) = Р(А) · Р(В).
Доказательство: Пусть m1- число случаев, благоприятствующих событию А;m2- число случаев, благоприятствующих событию В;n1– число равновозможных случаев , в которых событие А появляется или нет.n2- число равновозможных случаев , в которых событие В появляется или нет. Общее число случаев, благоприятствующих совместному появлению событий А и В равноm1m2. Общее число возможных элементарных событий испытания равноn1n2 (число событийn1 может сочетаться с каждым изn2событий). Вероятность совместного появления событий А и В –
Р(А и В)=
=
Р(А) · Р(В).
Пример: В одной урне находится 5 черных и 15 белых шаров, в другой – 3 черных и 17 белых шаров. Найти вероятность того, что при первом вынимании шаров из каждой урны оба шара окажутся черными:
Р(А и В) = Р(А)
· Р(В) =.