- •Математика
- •Содержание
- •Комментарии к задаче №1 §1. Случайные события. Основные понятия
- •§2. Случайные события. Операции
- •§3. Классическое определение вероятности
- •§ 4. Примеры задач на классическую вероятностную схему
- •§5. О статистической и геометрической вероятностях
- •§6. Простейшие свойства вероятностей
- •§7. Условные вероятности. Независимость событий
- •§8. Вероятность наступления хотя бы одного события
- •§9. Формула полной вероятности.
- •§10. Формула байеса.
- •Комментарии к задаче №2 §11. Повторные независимые испытания
- •§12. Другие формулы вычисления вероятностей для схемы бернулли
- •Комментарии к задаче №3 §13. Случайные величины дискретного типа.
- •§14. Функция распределения.
- •§15. Математическое ожидание случайной величины дискретного типа.
- •§16. Дисперсия случайной величины.
- •§17. Биномиальный и пуассоновский законы распределения.
- •Числовые характеристики биномиального распределения.
- •Распределение Пуассона.
- •Числовые характеристики распределения Пуассона.
- •Комментарии к задаче №4 §18. Случайные величины непрерывного типа.
- •§19. Нормальный закон распределения и его характеристики
- •§20. Другие законы распределения непрерывных случайных величин.
- •Методические указания к выполнению задания №5
- •Часть 2.
- •Контрольные задания №№1-4 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
- •Контрольные задания №5
- •7. Приложения 1-4
- •Приложение 2 «Нормированная функция Лапласа»
- •8. Требования к оформлению контрольной работы
- •9. Список литературы
- •10. Приложение а. Содержание дисциплины.
- •Тема 4.1. Случайные события и вероятность.
- •Тема 4.2. Случайные величины.
- •Тема 4.5. Математическая статистика.
- •11. Перечень контрольных вопросов для проверки знаний по дисциплине.
§2. Случайные события. Операции
Сумма событий А + В - событие, состоящее в том, что произошло хотя бы одно из двух событий А и В, т.е. наступило либо А, либо В, либо оба сразу. Пример: для событий А1 и А4 из §1 А1 + А4 = {выпало 1,3,5 или 6 очков}.
Произведение событий А · В это совместное осуществление и А и В (иначе: их общие исходы). Пусть В = {при броске игральной кости выпало число очков, кратное 3}. Тогда В · А4 = {выпала грань с 3 очками}.
Для несовместных событий А и В их произведение А·В=V у них нет общих исходов. В частности, для последнего примера §1 можно записать А1 ·А4 = V.
Два события и А называются противоположными, если появление одного из них равносильно непоявлению другого.
Для операций над событиями выполняются свойства:
А + В = В + А |
А · В = В · А |
(А + В) + С = А + (В + С) |
(А · В) · С = А · (В · С) |
(А + В) · С = А · С + В · С |
Если события А1, А2, ..., Аn попарно несовместны (Аi·Аj=Vпри i j ), а их сумма достоверное событие (A1+A2+...+An = U), то говорят, что {A1, A2, ..., An} полная группа несовместных событий или разбиение U. В частности, {A,} полная группа несовместных событий для любого А.
§3. Классическое определение вероятности
Вероятность события А это число Р(А), которое вводится для количественного описания степени объективной возможности наступления А.
В этом параграфе рассмотрим испытания, в которых множество U представляет собой конечное число равновозможных исходов. Например, если бросить игральную кость один раз, то она может выпасть на любую из шести граней. Достоверное событие Uздесь состоит в том, что выпала одна из шести граней. Будем считать кубик симметричным; в этом случае можно считать все шесть исходов равновозможными. В случае двух бросков симметричной монеты 4 различных исхода: “орел-орел” (О, О), “орел-решка”(О, Р), а также (Р, О) и (Р, Р); их также считают равновозможными. Все они вместе образуют достоверное событие Uдля данного испытания. В первом случае вероятность каждого из элементарных исходов равна 1/6, а во втором 1/4.
В общем случае, если число всех элементарных исходов N(U) равно n, то вероятность каждого из них 1/n. Пусть число благоприятствующих исходов для А или, иначе, число элементарных исходов испытания, входящих в событие А ( N(A) ), равно m, тогда вероятность
( 1 )
Это формула классической вероятности.
В примерах из §1 шесть элементарных исходов: выпала цифра 1, 2, 3, 4, 5 или 6. Событие А1 включает в себя ровно 1 элементарный исход, А2 (достоверное) все 6, А3 (невозможное) 0, А4 3. Поэтому
, ,
,
Еще примеры. При двух бросках симметричной монеты событие С = {выпал хотя бы один “орел”} включает в себя три элементарных исхода из четырех, поэтому .
Событию D = {при трех бросках монеты выпало ровно два ”орла”} благоприятствуют 3 из 8 возможных элементарных исходов, поэтому .
§ 4. Примеры задач на классическую вероятностную схему
1. Брошены две игральные кости. Какова вероятность того, что на них выпали грани с одинаковым числом очков?
Каждому из шести исходов при броске первой кости соответствует шесть исходов, получающихся при броске второй кости, значит, всего получится 36 элементарных исходов (1-1, 1-2, ..., 1-6, 2 - 1, ... , 6 - 6). Искомому событию благоприятствуют 6 исходов из 36 (1-1, 2-2, ... , 6-6), поэтому вероятность данного события А
.
2. В урне 10 белых и 12 черных шаров, вынимают 3 из них. Какова вероятность того, что среди них ровно 2 черных?
Общее число элементарных исходов это число способов, которым можно вынуть 3 шара из 22. Оно равно числу сочетаний из 22 элементов по 3.
n =
Общая формула для числа сочетаний из n по m приведена ниже.
Событие А, вероятность которого нужно подсчитать, состоит в том, что вынуты 2 черных и 1 белый шар.
2 черных шара из 12-ти можно извлечь
1 белый шар из 10-ти можно взять
способами. Таким образом, число благоприятствующих событию А способов равно
m =
Итак,
.
Примечание. Общая формула для числа сочетаний из L по k
,
где .
Подробнее о комбинаторных схемах см. [ 3-4 ].
3. Полный набор домино (28 костей) раздается между четырьмя игроками (по 7). Какова вероятность, что у третьего игрока нет “шестерок”?
Всего игрок может получить n = различных наборов из 7 костей, составленных из всех 28 костей домино, “шестерка” содержится на 7 “костяшках”, значит, без “шестерок” – 21 кость домино. Из них можно составить m = всевозможных “семерок” – наборов из 7 костей. Окончательно,