- •Оглавление
- •Основы теории вероятностей
- •Случайные события
- •Вероятность событий
- •Условная вероятность. Независимость событий
- •Перестановки и сочетания
- •Формулы Байеса и полной вероятности
- •Дискретные случайные величины
- •Закон распределения случайной величины. Математическое ожидание
- •Дисперсия случайной величины
- •Биномиальное распределение
- •Плотность и функция распределения. Непрерывные случайные величины
- •Равномерное распределение непрерывной случайной величины
- •Нормальное распределение
- •Математическая статистика Вариационные ряды
- •Графическое представление вариационных рядов
- •Показатели вариации Средние вариационного ряда
- •Оценки разброса
- •Статистическое оценивание параметров Выборочные оценки параметров генеральной совокупности
- •Свойства статистических оценок
- •Точечные и интервальные оценки
- •Проверка статистических гипотез
- •Функция Лапласа(таблица значений)
Формулы Байеса и полной вероятности
Пусть Вi, P(Вi)>0, i = 1,n – попарно несовместные события, и если произошло некоторое событие А, то произошло и событие. Тогда Р(А) =Р(А/Вi) –формула полной вероятности.
В самом деле, событие А можно представить, как сумму попарно несовместных событий А = АВ1+ АВ2+ . . . + АВn(ведь если произошло А, то хотя бы какое-нибудь из Вiтоже произошло):
Р(А) = Р(АВ1+ АВ2+ . . . + АВn) = Р(АВ1) + Р(АВ2) + . . . + Р(АВn) = Р(В1)*Р(А/В1) + Р(В2)*Р(А/В2) + . . . + Р(Вn)*Р(А/Вn).
По определению условной вероятности Р(Вi/А) = Р(АВi)/Р(А) = Р(Вi)*Р(А/Вi)/Р(А). Подставим в это выражение формулу полной вероятности:
Р(Вi/А) = Р(Вi)*Р(А/Вi)/(Р(А/Вi)).
Полученное выражение – формула Байеса.
Рассмотрим примеры использования полученных формул.
Имеется три фирмы-поставщика деталей. На долю первой фирмы приходится 50% общего объема поставок, а на две другие – соответственно 30% и 20%. Из практики известно, что 10% деталей, поставляемых первой фирмой, - бракованные. Для второй и третьей фирм процент брака соответственно 5% и 6%. Из поставленных деталей наугад берется одна деталь. Определим 1) вероятность того, что эта деталь бракованная, и 2) вероятность того, что если деталь бракованная, она поставлена первой фирмой.
Определим события следующим образом. Событие А – деталь бракованная, событие В1,– деталь получена от 1-й фирмы, события В2и В3– от 2-й и 3-й фирм соответственно. Тогда Р(В1) = 1/2 (50%); Р(В2) = 3/10; Р(В3) = 1/5; Р(А/В1) = 1/10; Р(А/В2) = 1/20; Р(А/В3) = 3/50. Нам необходимо определить Р(А) и Р(В1/А).
Отметим, что если произошло событие А, то и событие (В1+ В2+ В3) тоже произошло. Событие (В1+ В2+ В3) вообще достоверно (Р(В1+ В2+ В3) = Р(В1) + Р(В2) + Р(В3) = 1), оно всегда будет иметь место, так как других поставщиков, кроме этих трех фирм, нет; деталь обязательно поставлена одной или другой из них. События В1, В2 и В3 попарно несовместны, так как деталь не может быть одновременно поставлена двумя разными фирмами. Следовательно, для определения Р(А) можно воспользоваться формулой полной вероятности:
Р(А) = Р(А/Вi) = (1/2) * (1/10) + (3/10) * (1/20) + (1/5) * (3/50) = 1/20 + 3/200 + 3/250 = (50 + 15 + 12)/1000 = 0,077.
Для определения Р(В1/А) воспользуемся формулой Байеса:
Р(В1/А) = Р(В1)*Р(А/В1)/(Р(А/Вi)). Выражение в знаменателе уже подсчитано – это Р(А). Р(В1/А) = (1/2)*(1/10)/0,077 = 50/770,65.
Другой пример. В бухгалтерию поступают пачки накладных для проверки и обработки. 90% пачек были признаны удовлетворительными: они содержали только 1% неправильно оформленных накладных. Остальные 10% пачек были признаны неудовлетворительными, так как содержали 5% неправильно оформленных накладных. Определим 1) вероятность того, что если первая взятая наугад из пачки накладная оказалась неправильно оформленной, то пачка окажется неудовлетворительной; 2) вероятность того, что если две взятые наугад накладные оформлены неправильно, то пачка неудовлетворительна.
Определим следующие события. С1– пачка удовлетворительна, С2– пачка неудовлетворительна (Р(С1) = 0,9; Р(С2) = 0,1); А – первая накладная оформлена неправильно, (Р(А/С1) = 0,01; Р(А/С2) = 0,05); В - обе накладные оформлены неправильно. Будем считать, что в пачке находится достаточно большое число накладных, чтобы считать, что вероятность появления второй неправильной накладной существенно не изменится и будет равна по прежнему 0,01 в удовлетворительной и 0,05 в неудовлетворительной пачке. На том же основании будем считать, что события А и появление второй неправильной накладной (обе накладные достаются из одной и той же пачки, В – произведение этих событий) независимы: Р(В/С1) = 0,0001; Р(В/С2) = 0,0025). Отметим, что события С1 и С2 несовместны. Событие С1+ С2 является достоверным.
Нам необходимо определить Р(С2/А) и Р(С2/В). Для этого воспользуемся формулой Байеса:
Р(С2/А) = Р(С2)*Р(А/С2)/( Р(С1)*Р(А/С1) + Р(С2)*Р(А/С2)) = 0,1*0,05 / (0,9*0,01 + 0,1*0,05) = 0,005/0,014 = 5/140,357
Р(С2/В) = Р(С2)*Р(В/С2)/(Р(С1)*Р(В/С1) + Р(С2)*Р(В/С2)) = 0,1*0,0025 / (0,9*0,0001 + 0,1*0,0025) = 0,00025/0,00034 = 25/340,735.