- •Федеральное агентство по образованию
- •Isbn Севмашвтуз, 2007
- •Введение
- •Теория вероятностей
- •1. Предмет теории вероятностей. Статистическая устойчивость
- •1.1. Пространство элементарных исходов. Алгебра событий
- •1.2. Классическое определение вероятности
- •1.3. Формулы комбинаторики
- •1.4. Урновые схемы
- •Урновая схема: выбор без возвращения, с учетом порядка
- •Урновая схема: выбор без возвращения и без учета порядка
- •Урновая схема: выбор с возвращением и с учетом порядка
- •Урновая схема: выбор с возвращением и без учета порядка
- •Заметим, что число выборок, различающихся еще и порядком, в k! раз больше, чем число выборок, различающихся только составом.
- •2. Геометрическая вероятность
- •3. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •3.1. Теорема сложения
- •3.2. Условная вероятность
- •3.3. Теорема умножения
- •3.4. Независимые события
- •3.5. Вероятность появления хотя бы одного из событий, независимых в совокупности
- •4. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •4.1. Формула полной вероятности
- •4.2. Формула Байеса
- •5. Схема Бернулли
- •5.1. Формула Бернулли
- •5.2. Теорема Пуассона для схемы Бернулли
- •5.3. Локальная теорема Лапласа
- •5.4. Интегральная теорема Лапласа
- •6. Случайные величины
- •6.1. Законы распределения дискретных случайных величин
- •6.1.1. Распределение Бернулли
- •6.1.2. Биномиальное распределение
- •6.1.3. Геометрическое распределение
- •6.1.4. Распределение Пуассона
- •6.4.5. Гипергеометрическое распределение
- •6.2. Функция распределения св
- •6.3. Непрерывные случайные величины
- •6.4. Числовые характеристики случайных величин
- •6.4.1. Математическое ожидание
- •6.4.2. Мода и медиана св
- •7. Моменты случайных величин
- •7.1. Начальные моменты св
- •7.2. Центральные моменты св. Дисперсия
- •7.2.1. Дисперсия
- •Свойства дисперсии.
- •7.3. Асимметрия и эксцесс
- •Математические ожидания и дисперсии стандартных распределений дсв
- •8. Законы распределения непрерывных случайных величин
- •8.1. Равномерное распределение
- •8.2. Показательное распределение
- •8.3. Нормальное распределение
- •8.3.1. Свойства нормального распределения
- •8.3.2. Стандартное нормальное распределение
- •8.3.3. Правило трех сигм
- •Математические ожидания и дисперсии стандартных распределений нсв
- •Указания к выполнению контрольной работы №1
- •Варианты заданий для контрольной работы №1 вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Список рекомендуемой литературы
- •164500, Г. Северодвинск, ул. Воронина, д.6
Заметим, что число выборок, различающихся еще и порядком, в k! раз больше, чем число выборок, различающихся только составом.
Пример. Рассмотрим выбор двух шариков из двух или, что то же самое, дважды подбросим монету. Если учитывать порядок, то исходов получится 4, и все они равновозможны, то есть имеют вероятность по 1/4:
(герб, герб), (решка, решка), (решка, герб), (герб, решка).
Если порядок не учитывать, то два последних исхода будут с одним и тем же результатом эксперимента, и получим три исхода вместо четырех: выпало два герба, либо две решки, либо один герб и одна решка.
При этом первые два исхода имеют вероятность 1/4, а последний — вероятность 1/4+1/4=1/2.
2. Геометрическая вероятность
Рассмотрим
какую-нибудь область
на прямой, на плоскости, в пространстве.
Предположим, что «мера»
(длина, площадь, объем, соответственно)
конечна. Пусть случайный эксперимент
состоит в том, что мы наудачу бросаем в
эту область точкуа.
Термин «наудачу» здесь означает, что
вероятность попадания точки в любую
часть
не зависит от формы или расположения
области
внутри
области
,
а зависит лишь от «меры» области.
Эксперимент
удовлетворяет условиям «геометрического
определения вероятности», если его
исходы можно
изобразить точками некоторой области
так, что вероятность попадания точки в
любую
не зависит от формы или расположения
внутри
,
а зависит лишь от меры
области
(и, следовательно,
пропорциональна этой мере).
«Мерой»
будем называть длину, площадь, объем и
т.д. Тогда вероятность будет равна:
.
Частные случаи геометрической вероятности.
1. Пусть
– длина отрезка, содержащего в себе все
элементарные исходы,
– длина части отрезка. Пусть на отрезок
наудачу поставлена точка, и верны
следующие предположения:
а) поставленная
точка может оказаться в любой точке
отрезка
(все исходы равновозможны);
б) вероятность
попадания точки на отрезок
пропорциональна длине этого отрезка и
не зависит от его расположения относительно
.
Тогда вероятность
попадания точки на отрезок
будет равна отношению длин отрезков:
.
2. Пусть
– плоская фигура, включающая в себя все
элементарные исходы,
– часть фигуры
.
На фигуру
брошена точка и верны следующие
предположения:
а) поставленная
точка может оказаться в любой точке
фигуры
(все исходы равновозможны);
б) вероятность
попадания точки на фигуру
пропорциональна площади этой фигуры и
не зависит от ее расположения относительно
.
Тогда вероятность
попадания точки в область
будет равна отношению площадей фигур:
.
3. Аналогично
вводиться вероятность, если
- пространственная фигура, тогда
вероятность попадания точки на фигуру
будет равна отношению объемов фигур:
.
Замечание.
1. В случае классического определения вероятности вероятность достоверного события равна 1, вероятность невозможного события равна 0; справедливо и обратное утверждение: если вероятность равна 0, то событие невозможно.
2. В случае геометрической вероятности обратное утверждение не справедливо, например, вероятность попадания брошенной точки в определенную точку области равна 0, но это событие может произойти, следовательно, не является невозможным.
Пример. На плоскости начерчены две концентрические окружности с радиусами 5 и 10 см. найти вероятность того, что точка, брошенная наугад в большой круг, попадет также в кольцо образованное построенными окружностями?
Решение.
|
|
Событие
Общее число исходов, то есть площадь фигуры, в которую может попасть точка в данном опыте, есть площадь большей окружности:
Число
исходов, удовлетворяющих событию
|
.
Тогда искомая вероятность:
.
Пример. Точка наудачу бросается на отрезок [0,1]. Вероятность точке попасть в точку {0.5} равна нулю, так как мера множества, состоящего из одной точки («длина точки»), равна 0. Вместе с тем попадание в точку {0.5} не является невозможным событием — это один из элементарных исходов эксперимента.

