§7. Формула полной вероятности, формулы Бейеса.

Гипотезы - это предположения об условиях опыта, которые исключают одно другое. Гипотеза является случайным событием. Все гипотезы относительно какого-то опыта составляют полную группу событий.

Теорема 5. Если об условиях опыта можно сделать n гипотез , и если событие А может состояться только при одной из этих гипотез, то вероятность события А исчисляется по формуле полной вероятности:

,

где P(H_i)- вероятность гипотезы Н_i,

Р(А/H_i)- вероятность события А при условии реализации гипотезы H_i (условная вероятность).

Теорема 6. Если до эксперимента вероятности гипотез были , а в результате эксперимента появилось событие А, то с учетом этого события новые, то есть условные вероятности гипотез исчисляются по формулами

,

где - полная вероятность события А.

 Задача о допинге.

Известно, что примерно 10% классных спортсменов принимают перед соревнованиями допинг. Анализ тренировок данного спортсмена показывает, что без допинга он в 6 попытках из 9 поднимает рекордный вес, а после допинга - в 8 попытках из 10. На соревнованиях рекордный вес был взят. Какова вероятность того, что этот спортсмен принял допинг?

Решение.

Обозначим события:

гипотеза: D - спортсмен принял допинг, - не принял допинга, В- взятие рекордного веса.

По условию задачи вероятности гипотез D и :

Поскольку условная вероятность гипотезы (ее еще называют апостериорной вероятностью в отличие от априорной) превышает среднестатистическую, указанную в условии задачи, то считают, что спортсмен мог принять допинг и применяют к нему дополнительные тесты.

Сущность формул Бейеса.

Формулы Бейеса позволяют сделать переоценку вероятностей гипотез после того, как становится известным результат опыта, в котором появилось событие, относительно которого эти гипотезы выдвигались.

§8. Схема Бернулли

Если проводится несколько опытов причем вероятность события А в каждом опыте не зависит от результатов других опытов, то такие опыты называют независимыми относительно А.

Биномиальный эксперимент состоит из серии независимых испытаний, каждое из которых приводит или к успеху, или к неудаче, то есть в каждом эксперименте всего два возможных исхода - отсюда и название: биномиальный.

Примеры биномиальных экспериментов.

• стрелок: попал (или не попал) в мишень

• экстрасенс: догадался (или не догадался)

• бросание кости: 1 очко выпало (или не выпало)

• вратарь мяч: поймал (или не поймал)

Чтобы эксперимент рассматривался как биномиальный и отвечал схеме Бернулли, необходимо выполнение следующих условий:

• он должен состоять из фиксированного количества испытаний;

• каждое испытание приводит или к успеху, или к неудаче;

• вероятность успеха (и неудачи) для всех испытаний должна быть одинаковой;

• испытания должны быть независимыми одно от другого.

Теорема 7. Формула Бернулли.

Вероятность того, что в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна р, событие состоится ровно к раз (безразлично, в какой последовательности) равно

Если количество независимых испытаний довольно большое, вместо формулы Бернулли нужно пользоваться локальной и интегральной теоремами Лапласа, которые дают приблизительный результат, но он тем ближе к результату точной формулы Бернулли, чем больше количество испытаний.

Теорема 8. Локальная теорема Лапласа.

Вероятность того, что в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна р, событие состоится ровно к раз (безразлично, в какой последовательности) примерно составляет:

,

где , , ,

четная функция: .

Теорема 9. Интегральная теорема Лапласа

Вероятность того, что в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна р, событие состоится не меньше k1 раз и не больше k2 раз (безразлично, в какой последовательности) примерно составляет

,

где , , ,

нечетная функция: и p+q=1.

Задача об экстрасенсе.

Обычный человек примерно в половине случаев угадывает, в какой руке спрятан мелкий предмет. Какова вероятность того, что

а) в 3-х случаях с 4-х ответ будет правильным?

б) по крайней мере в 9-ти случаях из 10-ти.

Решение.

За успех принимаем событие: экстрасенс догадался, его вероятность р=1/2, за неудачу - экстрасенс не догадался, его вероятность 1-p.

а) Количество опытов n = 4, количество успехов k=3, p=1/2, q=1/2.

По формуле Бернулли имеем:

,

P4₍(3)=4*(1/2)⁴=1/4.

б) Количество опытов n = 10, количество успехов k - не меньше 9-ти, то есть 9 или 10, p=1/2, q=1/2. Поскольку события угадывания 9 и 10 случаев независимые, по правилу сложения имеем:

.

Каждое из слагаемых вычисляем по формуле Бернулли (теорема 7):

Отсюда:

Коментарий.

Результаты пунктов а) и б) показывают среднестатистическую вероятность угадывания. Их следует понимать таким образом, что нормальный человек при нескольких сериях из четырех попыток три раза угадает в четверти всего количества серий (пункт а)) и 9 или 10 из 10 попыток - всего в 1/100 из общего количества серий (пункт б)). Не исключено, что в конкретной серии испытаний нормальный человек тоже угадает 9 из 10, но если такое угадывание повторяется в значительном количестве серий, что превышает среднестатистический процент, то такого человека можно считать экстрасенсом ( или мошенником ).

 Задача о редкой болезни

Редчайшее заболевание встречается в 1% лиц некоторой популяции. Какая вероятность того, что в популяции с 1000 лиц это заболевания будет выявлен не больше чем у 20 особей?

Решение.

За успех принимаем событие: заболевание выявлено, вероятность этого события р=1/100, за неудачу - заболевание не выявлено, вероятность q=1-р. Количество опытов n =1000, количество успехов k - не больше 20-ти, то есть от 0 до 20, , .

В соответствии с интегральной формулой Лапласа ( теорема 9 ):

, где

, ,

а значение функции нужно искать в таблице и поскольку нечетная, то .

В целом имеем

Коментарий.

Найденная вероятность может казаться слишком большой, но в следующей части мы увидим, что важна не сама вероятность, а ее распределение по интервалам количества особей, например, для следующего интервала той же длины будем иметь:

 При решении задач, связанных с формулами Бернулли и Лапласа часто используют понятие наивероятнейшего числа событий (успехов, или неудач) для биномиального эксперимента. Оно характеризует биномиальный эксперимент в целом и получит точное определение в следующей части. Сейчас приведем только формулу для расчета наивероятнейшего числа, которое обозначим , причем величины, которые используются в формуле, отвечают условиям теорем 7-9: