
- •Лекция №1 теория множеств
- •1 Основные понятия теории множеств
- •Если и , то
- •2. Способы задания множеств
- •3. Универсальное множество
- •4. Операции над множествами
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №2 теория множеств
- •1. Свойства операций над множествами
- •Если и , то
- •2. Числовые множества
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №3 элементы математической логики
- •1. Основные понятия
- •2. Операции над высказываниями
- •3. Законы алгебры высказываний
- •4. Строение математической теоремы
- •Контрольные вопросы
- •Лекция№4 понятие предела
- •1. Предел числовой последовательности
- •2 . Понятие функции
- •3. Предел функции
- •4. Основные свойства пределов
- •5. Замечательные пределы
- •6. Способы вычисления пределов
- •Лекция №5 дифференциальное исчисление функции одной переменной
- •1. Непрерывность функции
- •2. Понятие производной
- •3. Таблица основных формул дифференцирования
- •4. Правила дифференцирования
- •5. Дифференциал
- •6. Производные высших порядков
- •7. Возрастание и убывание функции
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №6 случайные события
- •1. Основные понятия
- •2. Классическое определение вероятности событий
- •3. Комбинаторика
- •4. Статистическая и субъективная вероятность
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №7 основные теоремы теории вероятностей
- •1. Сложение и умножение вероятностей
- •2. Формула полной вероятности
- •3. Повторные независимые испытания
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №8 случайные величины
- •Определение случайной величины.
- •2. Функция распределения дискретной случайной величины
- •3. Плотность распределения вероятностей
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №9 случайные величины. Нормальный закон распределения случайной величины
- •1. Числовые характеристики случайных величин
- •2. Биномиальное распределение
- •3. Нормальное распределение
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №10 математическая статистика
- •1. Основные понятия
- •2. Способы образования выборки
- •3. Вариационный ряд
- •4. Понятие числовых характеристик
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №11 числовые характеристики выборки
- •1. Закон больших чисел
- •2. Выборочное распределение средних
- •3. Интервальная оценка генеральной средней
- •3. Понятия функциональной, статистической и корреляционной связи
- •Непараметрические методы оценки статистической связи
- •Контрольные вопросы
Лекция №7 основные теоремы теории вероятностей
План
1. Сложение и умножение вероятностей
2. Формула полной вероятности
3. Повторные независимые испытания
1. Сложение и умножение вероятностей
Определение 7.1. Суммой нескольких совместных событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из данных событий.
Определение 7.2. Суммой нескольких несовместных событий называется событие, состоящее в наступлении только одного из них.
Теорема 7.1.
Вероятность суммы двух несовместных
событий
и
равна сумме вероятностей этих событий:
(7.1)
Эта теорема распространяется и на конечное количество событий и на бесконечное:
(7.2)
Следствие 1. Сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна единице:
(7.3)
Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице:
(7.4)
Пример 7.1. Найти вероятность того, что при бросании игрального кубика выпадет либо число «1», либо «6».
Решение:
Пусть событие
состоит в том, что выпадет число «1»,
событие
– в том, что выпадет число «6». Используя,
классическое определение вероятности,
найдем вероятности наступления события
и
.
;
.
Из определения суммы двух несовместных
событий:
.
Рис. 7.1. а) несовместные события; b) совместные события.
Теорема 7.2.
Вероятность суммы двух совместных
событий
и
равна сумме вероятностей этих событий
без вероятности их совместного появления:
(7.5)
Рисунок 7.1 поясняет
на основании теоретико-множественных
представлений теоремы 7.1 и 7.2. Рассмотрим
сначала случай несовместных событий
(рис. 7.1.а).
Пусть появлению события
благоприятствует
элементарных исходов, а событию
–
.
Всего в пространстве событий
элементарных исходов. Найдем вероятность
суммы двух событий
и
,
использую формулу классической
вероятности:
Рассмотрим
теперь случай совместных событий (рис.
7.1.б). Из рисунка видно, что множества
и
пересекаются. Общая область соответствует
элементарным исходам, при которых
появляются оба события
и
.
Пусть данная область содержит
элементарных события. Тогда вероятность
двух совместных событий будет равна:
Определение 7.3.
Произведением
двух событий
и
называется событие, состоящее в
одновременном появлении и события
и события
.
Определение 7.4. Два события называются независимыми, если появление одного из них не меняет вероятность появления другого. В противном случае события называются зависимыми.
Определение 7.5. Несколько событий называются независимыми в совокупности, если независимы любые два из них и независимы любые из данных событий и любые комбинации (произведения) остальных событий. В противном случае события называются зависимыми.
Определение 7.6.
Вероятность наступления события
,
вычисленная при условии наступления
другого события
,
называется условной вероятностью
события
по отношению к событию
.
Записывается это либо
,
либо
.
Теорема 7.3. Вероятность совместного появления двух зависимых событий равна произведению вероятностей одного из них на условную вероятность другого, найденную из предположения о том, что первое событие уже произошло:
(7.6)
Данная теорема распространяется и на большее число событий:
(7.7)
Вероятность, как
мера неопределенности зависит от
информации. Рассмотрим следующий пример.
Предположим, что мы подбросили игральный
кубик. Событие
— выпало число «4». Вероятность такого
события равна
.
Предположим, что мы не знаем, какое
именно число выпало при подбрасывании,
но знаем, что оно четное (событие
).
Информация о событии
уменьшает наше пространство событий,
и поэтому меняет вероятность появления
события
.
Полная группа событий для первоначального
события
представляет собой набор натуральных
чисел от 1 до 6 включительно. Появление
информации о том, что выпавшее число –
четное (событие
),
уменьшило пространство событий в два
раза (числа 2, 4, 6). Поэтому вероятность
появления числа «4» при условии, что
выпавшее число – четное, возрастает от
1/6 до 1/3.
На основании теоремы 7.3 можем записать:
Теорема 7.4. Вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий:
(7.8)
Данная теорема распространяется и на большее число событий:
(7.9)
Пример 7.2. Производятся два выстрела по одной и той же мишени. Вероятность попадания в мишень при первом выстреле равна 0,7, при втором 0,9. Найти вероятность того, что будет хотя бы одно попадание.
Решение:
Пусть событие
состоит в том, что попадание произошло
при первом выстреле, событие
– при втором. При этом
=0,7,
а
=0,9.
События
и
являются совместными и независимыми,
следовательно:
Пример 7.3. Из урны, в которой находятся 7 белых и 3 черных шара вынимают 2 шара. Найти вероятность того, что оба шара окажутся черными.
Решение:
События
и
состоят соответственно вытащить из
урны черный шар в первый и во второй.
Данные события совместные и зависимые.
Извлеченный шар обратно не возвращается.
Тогда
;
,
поскольку после того как из урны извлекли
первый черный шар, то в ней осталось
всего 9 шаров, из которых только 2 окрашены
в черный цвет.
Таким образом: