- •Міністерство освіти і науки україни кіровоградський державний педагогічний університет імені володимира винниченка
- •Програма курсу теорiя ймовiрностей та математична статистика
- •1. Основнi поняття теорiї ймовiрностей.
- •2. Випадковi величини та їх основнi характеристики.
- •3. Генератриси та характеристичнi функцiї.
- •4. Граничнi теореми теорiї ймовiрностей.
- •5. Елементи теорiї випадкових процесiв.
- •6. Основнi поняття та задачi математичної статистики.
- •7. Стохастична теорiя оцiнювання.
- •8. Перевiрка гiпотез та елементи послiдовного стохастичного аналiзу.
- •Модуль №2. „Схема і формула Бернуллі та її застосування”
- •Тема: Повторні незалежні випробування. Схема і формула Бернуллі. Граничні теореми для схеми Бернуллі
- •Тема: Дискретна випадкова величина. Закон розподілу ймовірностей. Числові характеристики дискретних випадкових величин
- •Тема: Неперервна випадкова величина. Диференціальна та інтегральна функції розподілу ймовірностей. Числові характеристики неперервних випадкових величин. Правило трьох сигм план
- •Тема: Простір елементарних подій, випадкові події. Дії над подіями план
- •Тема: Класичне й статистичне означення ймовірності план
- •Тема: Аксіоматичне означення ймовірності. Геометричні ймовірності план
- •Тема: Теореми додавання і множення ймовірностей. Умовна ймовірність план
- •Тема: Формули повної ймовірності та Байєса план
- •Тема: Повторні незалежні випробування. Схема і формула Бернуллі. Найбільш імовірне число “успіхів”. Граничні теореми для схеми Бернуллі план
- •Тема: Дискретна випадкова величина. Закон розподілу ймовірностей. Числові характеристики дискретних випадкових величин план
- •Тема: Неперервна випадкова величина. Диференціальна та інтегральна функції розподілу ймовірностей. Числові характери-стики неперервних випадкових величин. Правило трьох сигм план
- •Індивідуальне домашнє творче завдання
- •І. Основні поняття теорії ймовірностей
- •Приклади випробувань і відповідних їм випадкових подій.
- •Приклади розв’язування типових задач
- •Індивідуальні завдання для самостійної роботи
- •Іі. Теореми додавання та множення ймовірностей. Умовні ймовірності
- •Приклади розв’язування типових задач
- •Індивідуальні завдання для самостійної роботи
- •Ііі. Формули повної ймовірності та Байєса
- •Приклади розв’язування типових задач
- •Індивідуальні завдання для самостійної роботи
- •Іv. Повторні незалежні випробування. Схема і формула Бернуллі. Граничні теореми для схеми Бернуллі
- •Приклади розв’язування типових задач
- •Індивідуальні завдання для самостійної роботи
- •V. Випадкова величина. Закон розподілу випадкової величини. Числові характеристики випадкової величини. Визначення характеристик випадкових величин на основі дослідних даних
- •Приклади розв’язування типових задач
- •Індивідуальні завдання для самостійної роботи
- •Колоквіум № 1
- •Колоквіум № 2
- •1. Таблиця значень функції Пуассона
- •2. Таблиця значень функції Гауса
- •Лутченко Людмила Іванівна
- •Імені Володимира Винниченка
- •25006, Кіровоград, вул.Шевченка, 1.
Іі. Теореми додавання та множення ймовірностей. Умовні ймовірності
Означення. Сумою (або об’єднанням) подій А та В називається подія, яка полягає в тому, що відбувається принаймні одна з цих подій. Сума подій позначається символом А+В (або АВ).
Теорема (додавання ймовірностей). Ймовірність появи хоча б однієї події А або В
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ). (2.1)
Якщо відомо, що події А і В несумісні, тобто поява однієї події виключає появу іншої, то ймовірність суми подій обчислюється за формулою:
Р(А+В)=Р(А)+Р(В). (2.2)
Узагальнення теореми для довільного числа подій:
для несумісних Р(А1+А2+...+Ап)=Р(А1)+Р(А2)+...+Р(Ап); (2.3)
для сумісних Р(А1+А2+...+Ап) =
Р(Аі)
–
Р(АіАj)
+
Р(АіАjАk)
– ... +(–1)п-1Р(А1А2...Ап). (2.4)
Означення. Добутком (або перетином) подій А та В називається подія, яка полягає в тому, що відбуваються обидві події одночасно. Добуток подій позначається символом АВ (або АВ).
Теорема (множення ймовірностей). Ймовірність добутку двох подій обчислюється за формулою:
Р(АВ)=Р(А)Р(В/А), (2.5)
де Р(А) – ймовірність появи події А, Р(В/А) – умовна ймовірність появи події В, тобто ймовірність появи події В за умови, що відбулася подія А.
Означення. Дві події А та В називаються незалежними, якщо ймовірність появи однієї з подій не залежить від появи другої:
Р(А/В)=Р(А) або Р(В/А)=Р(В). (2.6)
Ймовірність добутку двох незалежних подій обчислюється за формулою
Р(АВ)=Р(А) Р(В). (2.7)
Для п незалежних подій має місце формула:
Р(А1А2...Ап)=Р(А1)Р(А2)...Р(Ап). (2.8)
Для п залежних подій ймовірність добутку:
Р(А1А2...Ап)=Р(А1)Р(А2/А1)Р(А3/А1А2)...Р(Ап/А1А2...Ап-1). (2.9)
Приклади розв’язування типових задач
Задача 2.1. У грошо-речовій лотереї на кожну 1000 квитків випадає 25 грошових і 15 речових виграшів. Куплено два квитка. Яка ймовірність, що випаде: 1) на перший квиток грошовий виграш, а на другий – речовий виграш; 2) хоча б на один квиток виграш?
Розв’язання. 1) Позначимо через Р(А) ймовірність грошового виграшу на перший квиток, Р(В/А) – ймовірність речового виграшу на другий квиток. Тоді ймовірність виграти гроші на перший квиток і якусь річ на другий буде Р(АВ)=Р(А) Р(В/А).
За класичним означенням ймовірності
Р(А)=
,
Р(В/А)=
.
Тоді Р(АВ)=
0,000375.
2) Позначимо через С виграш на перший квиток, а через D – на другий квиток. Тоді ймовірність хоча б на одного виграшу на два квитка буде Р(С+D)=Р(С)+Р(D)-Р(СD).
За класичним означенням ймовірності Р(С)=Р(D)=40/1000, тоді Р(D/С)=39/999. За теоремою добутку ймовірностей Р(СD)=Р(С)Р(D/С)=40/1000 39/9990,00156. Отже, Р(С+D)=40/1000+40/1000–0,001560,07844.
Відповідь: 1) 0,000375; 2) 0,07844.
Задача 2.2. Три стрільці незалежно один від одного стріляють по цілі. Ймовірність влучення в ціль для першого стрільця дорівнює 0,75, для другого – 0,8, для третього – 0,9. Визначити ймовірність того, що а) всі три стрільці одночасно влучать в ціль; б) в ціль влучить хоча б один стрілок.
Розв’язання. а) Позначимо через Р(А) ймовірність влучення в ціль для першого стрільця, через Р(В) – для другого стрільця, через Р(С) – для третього стрільця. За умовою Р(А)=0,75, Р(В)=0,8, Р(С)=0,9.
За теоремою добутку ймовірностей три стрільця одночасно влучать в ціль з ймовірністю
Р(АВС)= Р(А)∙Р(В)∙Р(С)=0,75∙0,8∙0,9=0,54.
б)Ймовірність
промаху першого стрільця Р(Ā)=1–0,75=0,25,
для другого стрільця – Р(
)=1–0,8=0,2,
для третього – Р(
)=1–0,9=0,1,
тоді ймовірність промаху всіх стрільців
одночасно
Р(
)=Р(Ā)∙Р(
)∙Р(
)=0,25∙0,2∙0,1=0,005.
Подія, що заключається у влучанні в ціль хоча б одного стрільця, протилежна події Р( ), тому Р=1–Р( )=1–0,005=0,995.
Відповідь: а) 0,54; б)0,995.
