- •Математична статистика”
- •Мелітополь
- •3. Розділ 3. Теоретичні питання та завдання до виконання типового
- •Розділ 1. Теорія ймовірностей
- •1.1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •Властивості ймовірностей подій
- •Елементи комбінаторики
- •1.2. Теореми додавання і множення
- •1.3. Формула повної ймовірності. Формули Бейеса
- •1.4. Повторення випробувань
- •Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •Інтегральна теорема Муавра-Лапласа
- •1.5. Випадкові величини
- •1.5.1. Дискретні випадкові величини і їх числові характеристики
- •Властивості математичного сподівання
- •Властивості дисперсії
- •1.52. Неперервні випадкові величини і їх числові характеристики
- •Властивості функції розподілу
- •Властивості щільності ймовірностей
- •1.6. Основні закони розподілу
- •Розділ 2. Математична статистика
- •2.1. Основні поняття математичної статистики
- •Вибірка – частина об’єктів генеральної сукупності, що потрапили на перевірку або дослідження.
- •Властивості емпіричної функції розподілу:
- •2.2.Числові характеристики варіаційного ряду
- •2.3.Вибірковий метод
- •Алгоритм вибіркового методу
- •2.3 Кореляційний аналіз
- •Властивості коефіцієнта кореляції:
- •2.4. Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Алгоритм однофакторного дисперсійного аналізу
- •Розділ 3. Теоретичні питання та завдання до типового розрахунку теоретичні питання
- •Основні поняття теорії ймовірностей.
- •Розрахункові завдання
- •1. Задачі на класичну, статистичну і геометричну ймовірності
- •2. Задачі на теореми складання і множення ймовірностей
- •3. Задачі на формулу повної ймовірності та формули Бейеса
- •4. Задачі на використання формул при повторних випробуваннях
- •6. Задачі на інтегральну та диференціальну функції розподілу
- •7. Задачі на закони розподілу
- •8. Задачі на вибірковий метод
- •9. Задачі на кореляційний аналіз
- •10. Задачі на дисперсійний аналіз Визначити вплив фактора (попередня культура) на врожай буряка
- •Література
- •З Додаток 1 начення функції
- •З Додаток 2 начення функції
- •К Додаток 3 ритичні точки – розподілу
- •Критичні точки – розподілу Ст’юдента
- •Міністерство аграрної політики україни
- •Таврійський державний агротехнологічний університет
- •Кафедра вищої математики
- •Теорія ймовірностей та
- •Математична статистика
Елементи комбінаторики
Для підрахунку числа появи подій використовують елементи комбінаторики.
Сполуки – це групи, утворені з будь - яких предметів. Предмети, з яких утворені сполуки, називаються елементами. Найбільш важливими є перестановки, розміщення, комбінації.
Розміщеннями з елементів по називають такі сполуки, кожна з яких містить елементів, узятих з даних елементів, і які відрізняються одна від одної або порядком елементів, або самими елементами
(1.4)
Перестановками називаються сполуки складені із одних і тих же різних елементів, і які відрізняються тільки порядком їх розташування. Число можливих перестановок
, (1.5)
де . Треба замітити, що .
Комбінаціями називаються такі сполуки з елементів по елементів, які відрізняються хоча б одним елементом. Число комбінацій
(1.6)
Розміщення, перестановки і комбінації зв’язані рівністю
(1.7)
Приклад 1.4. В групі 25 студентів. Необхідно вибрати старосту, його замісника і профорга. Скільки існує способів це зробити?
Розв’язання. Групування по 3 чоловіки з 25 можна здійснити способами. Але серед вибраних 3 - х студентів теж важливо розподілення посад, а це можна зробити способами. Тому маємо задачу на розміщення
(сп.)
Приклад 1.5. Потяг має 5 вагонів, які можна причепити в різному порядку. Скільки існує варіантів сформувати потяг з даної кількості вагонів.
Розв’язання. Кожний варіант формування потягу відрізняється тільки місцем розташування вагонів, тт. маємо задачу на перестановки з 5 елементів
(сп.)
Приклад 1.6. Скількома способами можна вибрати 3 фарби з 7, що є в наявності.
Розв’язання. Шукане число способів визначається комбінаціями з 7 елементів по 3 елементи. Отже,
(сп.)
1.2. Теореми додавання і множення
Сумою декількох подій називається подія, яка полягає в появі хоча б однієї з даних подій.
Добутком декількох подій називається подія, яка полягає в сумісному з’явленні усіх цих подій.
Різницею А – В двох подій А і В називається подія, яка полягає в тім, що подія А відбудеться, а подія В не відбудеться.
Теорема. Ймовірність суми несумісних подій дорівнює сумі ймовірностей цих подій:
(1.8)
Слідство 1. Сума ймовірностей подій, які утворюють повну групу, дорівнює одиниці:
(1.9)
Слідство 2. Сума ймовірностей протилежних подій дорівнює одиниці:
(1.10)
Приклад 1.7. В скриньці 20 червоних, 10 синіх і 5 білих ґудзиків. Знайти ймовірність витягнути з скриньки кольоровий ґудзик.
Розв’язання. Ймовірність взяти з скриньки червоний ґудзик дорівнює (подія А)
Ймовірність узяти з скриньки синій ґудзик дорівнює (подія В)
Події А і В несумісні (поява ґудзика одного кольору виключає появу ґудзика іншого кольору), тому можна застосувати теорему додавання несумісних подій.
Шукана ймовірність за формулою (1.8) дорівнює
.
Приклад1.8. В порт заходять судна тільки з трьох пунктів відправлення. Ймовірність появи судна з першого пункту дорівнює 0,2, з другого пункту – 0,6. Знайти ймовірність появи судна з третього пункту.
Розв’язання. Нехай подія А – в порт заходять судна з першого пункту, подія В
– в порт заходять судна з другого пункту, подія С – в порт заходять судна з третього пункту. Отже,
.
Тоді .
За умовою . Підставивши дані в формулу (1.9), отримаємо .
Дві події називаються незалежними, якщо поява однієї з них не змінює ймовірності появи іншої.
Декілька подій А, В, ..., L називаються незалежними в сукупності (або просто незалежними), якщо незалежні любі дві з них і незалежна люба з даних подій і любі комбінації (добутки) подій, що залишилися. В протилежному випадку події А, В, ..., L
називаються залежними.
Ймовірність події В за умови, що подія А вже відбулася, називається умовною ймовірністю і позначається або .
Теорема. Ймовірність сумісної появи двох залежних подій дорівнює добутку ймовірності однієї з них на умовну ймовірність іншої, обчислену в передбаченні, що перша подія відбулася
(1.11)
Теорема множення ймовірностей сумісної появи залежних подій легко узагальнюється на випадок довільного числа подій
, (1.12)
тт. ймовірність добутку декількох сумісних залежних подій дорівнює добутку ймовірності однієї з цих подій на умовні ймовірності інших, при цьому умовна ймовірність кожної послідуючої події обчислюється в передбаченні, що всі попередні події відбулися.
Приклад 1.9. В місті знаходиться 15 продовольчих і 5 непродовольчих крамниць. Навмання для приватизації були відібрані три крамниці. Знайти ймовірність того, що всі крамниці непродовольчі.
Розв’язання. Нехай подія А – першою відібрана для приватизації непродовольча крамниця; подія В – другою відібрана для приватизації непродовольча крамниця при умові, що подія А вже відбулася; подія С – третьою відібрана для приватизації непродовольча крамниця при умові, що події А і В вже відбулися.
Ймовірності подій А, В і С відповідно дорівнюють:
, , .
Застосувавши теорему множення декількох сумісних подій, тобто використавши формулу (1.12), матимемо
.
Теорема. Ймовірність сумісної появи двох незалежних подій дорівнює добутку ймовірностей цих подій:
(1.13)
Теорема множення ймовірностей сумісної появи декількох незалежних подій на випадок довільного числа подій
, (1.14)
тт. ймовірність добутку сумісної появи декількох незалежних подій дорівнює добутку ймовірностей цих подій.
Приклад 1.10. Ймовірність влучення в ціль для першого стрільця дорівнює 0,8, для другого – 0,7, для третього – 0,9. Кожний з стрільців зробив по одному пострілу. Яка ймовірність того, що в мішені три пробоїни.
Розв’язання. Позначимо події – влучення в ціль – го стрільця ( );
В – в мішені три пробоїни. Тоді і події – незалежні. За теоремою множення незалежних подій і формулою (1.14), маємо
.
Теорема. Ймовірність появи хоча б однієї з подій незалежних в сукупності, дорівнює різниці між одиницею і добутком ймовірностей протилежних подій .
(1.15)
Якщо позначити , , ... , то формула (1.15) матиме вигляд
(1.16)
Слідство. Якщо події мають однакову ймовірність, рівну , то ймовірність появи хоча б однієї з цих подій
(1.17)
Приклад 1.11. Ймовірність того, що при одному пострілі стрілець влучив в десятку дорівнює 0,6. Скільки пострілів повинен зробити стрілець, щоб з ймовірністю не менше 0,8 він влучив в десятку хоча б один раз?
Розв’язання. Позначимо через А – подію, що при пострілах стрілець влучить в десятку з ймовірністю 0,8 хоча б один раз. Події, що полягають у влученні в ціль при першому, другому пострілах і т.п. незалежні в сукупності, тому можливо застосувати формулу (1.17).
Прийнявши до уваги, що за умовою , отже , отримаємо:
, звідки .
Логарифмуючи цю нерівність за основою , отримаємо
.
Звідки, враховуючи, що , маємо
Отже, , тобто стрілець повинен зробити не менше 2 пострілів.
Приклад 1.12. Ймовірність того, що студент здасть перший іспит дорівнює 0,9; другий – 0,8; третій – 0,7. Знайти ймовірність того, що студентом будуть здані:
а) тільки 2 – й іспит; б) тільки один іспит; в) тільки два іспити; г) по крайній мірі два іспити; д) хоча б один іспит.
Розв’язання. а) Розглянемо події: – студент здасть – й іспит ;
В – студент здасть тільки другий іспит з трьох. Тоді подія , тт. сумісне здійснення трьох подій які полягають в тому, що студент здасть другий іспит і не здасть 1 – й і 3 – й іспити. Враховуючи, що події незалежні і за умовою
,
отримаємо
б) Нехай подія С – студент здасть один іспит з трьох. Подія С відбудеться, якщо студент здасть тільки перший іспит з трьох, або тільки другий, або тільки третій, тт.
+
в) Нехай подія – студент здасть тільки два іспити. Подія відбудеться, якщо здійсниться наступне: студент здасть перший і другий іспити і не здасть третього; здасть перший і третій іспити і не здасть другого; здасть другий і третій іспити і не здасть першого, тт.
= +
г) Нехай подія Е – студент здасть по меншій мірі два іспити (інакше: “хоча б два іспити” або “не менше двох” іспитів). Подія Е означає здачу любих двох іспитів з трьох або всіх трьох іспитів, тт. .
Отже,
д) Нехай подія К – студент здасть хоча б один іспит ( інакше: “не менше одного” іспиту ). Подія К являє собою суму подій С (три варіанта) і Е (чотири варіанта), тт.
(сім варіантів)
Проте простіше знайти ймовірність події К, якщо перейти до протилежної події, яка дає лише один варіант , тт. застосувати формулу (1.15). Отже,
.
Теорема. Ймовірність суми двох сумісних подій дорівнює сумі ймовірностей цих подій без ймовірності їх добутку, тт.
(1.18)
Зауваження 1. Формула (1.18) має вигляд для незалежних подій
для залежних подій .
Зауваження 2. Якщо події А і В несумісні, то їх суміщення є неможлива подія і, отже . Формула (1.18) для несумісних подій прийме вигляд
.
Приклад 1.13. Знайти ймовірність того, що взяте навмання двохзначне число буде кратним 2 або 5 або тому і іншому одночасно.
Розв’язання. Нехай А – подія, яка відповідає тому, що двохзначне число кратне 2, а В – подія, яка відповідає кратності 5 двохзначного числа. Усього двохзначних чисел 90. Серед чисел, які кратні 2 буде 45, а кратних 5 – 18. Чисел, які кратні і 2 і 5 буде 9 (10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90). Отже, застосувавши теорему складання сумісних подій і враховуючи, що події А і В незалежні, за формулою (1.18), отримаємо
.