- •Бийский технологический институт (филиал)
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Введение
- •События. Классификация событий. Классическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Геометрическая вероятность
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •4. Операции над событиями. Соотношения между событиями
- •5.Теорема сложения вероятностей
- •6. Теорема умножения вероятностей
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •7. Формула полной вероятности
- •8. Теорема гипотез (формула Бейеса)
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •9. Повторение опытов. Формула Бернулли
- •10. Локальная формула Муавра-Лапласа. Формула Пуассона
- •11. Интегральная формула Муавра-Лапласа. Вероятность отклонения частоты события от его вероятности в n независимых испытаниях
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •12. Понятие случайной величины. Ряд распределения. Многоугольник распределения
- •13. Функция распределения. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •14. Плотность распределения
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •15. Числовые характеристики случайных величин. Математическое ожидание и его свойства
- •Свойства математического ожидания
- •16. Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение
- •17. Моменты распределения случайной величины
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •18. Типы распределений дискретных случайных величин
- •Биномиальное распределение
- •18.2 Гипергеометрическое распределение
- •18.3 Геометрическое распределение
- •4. Распределение Пуассона
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •19. Типы распределений непрерывных случайных величин
- •19.1 Равномерное распределение
- •19.2 Показательное распределение
- •20. Нормальный закон распределения
- •21. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в заданный интервал. Правило трёх сигма
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •22. Понятие системы случайных величин
- •23. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- •Контрольные вопросы
- •24. Функция распределения двух случайных величин. Вероятность попадания случайной величины в полуполосу и прямоугольник
- •25. Плотность распределения системы двух случайных величин. Законы распределения отдельных величин, входящих в систему
- •26. Условные законы распределения
- •Контрольные вопросы
- •27. Зависимые и независимые случайные величины
- •28. Числовые характеристики составляющих системы двух случайных величин. Условное математическое ожидание
- •29. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- •30. Коррелированность и зависимость случайных величин
- •Если величины независимы, то они некоррелированы.
- •31. Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратической регрессии
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •32. Закон больших чисел
- •33. Центральная предельная теорема
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •Математическая статистика
- •34. Понятие о выборочном методе. Генеральная и выборочная совокупность
- •35. Статистические данные и их представление
- •36. Статистические аналоги теоретических законов распределения
- •36.1 Эмпирическая функция распределения
- •36.2 Полигон и гистограмма
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •37. Точечное оценивание параметров распределения
- •38. Свойства статистических оценок
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •39. Интервальное оценивание параметров распределения
- •40. Интервальное оценивание параметров нормального распределения
- •40.1 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии
- •40.2 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •41. Статистические гипотезы
- •42. Критерии проверки гипотез
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •43.Критерий согласия Пирсона «Хи-квадрат» ( )
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •44. Элементы теории корреляции. Задачи корреляционного анализа
- •45. Выбор формы зависимости между переменными. Метод наименьших квадратов
- •Контрольные вопросы
- •46. Коэффициент корреляции и проверка его значимости. Линейная регрессия и прогноз
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •Глоссарий
6. Теорема умножения вероятностей
Событие А называется независимым от события В, если вероятность события А не зависит от того, произошло событие В или нет. Событие А называется зависимым от события В, если вероятность события А меняется в зависимости от того, произошло ли событие В или нет.
Примеры зависимых и независимых событий
А – «появление герба при первом подбрасывании монеты»; В – «появление герба при втором подбрасывании монеты». А и В – независимые события.
В урне два белых шара и один черный. Два лица вынимают по одному шару; рассматриваются события: А – «появление белого шара у первого лица»; В – «появление белого шара у второго лица». Вероятность события А равна 2/3, после того, как событие А произошло, вероятность события В равна ½. Событие А зависит от события В.
Вероятность события А, вычисленная при условии, что имело место событие В, называется условной вероятностью события А и обозначается: РВ(А).
Очевидно, что условие независимости событий А и В имеет вид: Р(А)=РВ(А).
Теорема умножения вероятности формулируется следующим образом.
Вероятность одновременного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную при условии, что первое имело место, т.е. Р(АВ)=Р(А)РА(В).
Докажем теорему. Рассмотрим события А и В и противоположные им и . В испытаниях, влекущих за собой появление или непоявление события АВ, возможны следующие комбинации: произойдет либо АВ, либо А , либо В, либо . Пусть при n испытаниях событию АВ благоприятствует k случаев, А - m случаев, В - l случаев, - p случаев:
-
А
В
k
l
k+l
m
p
m+p
k+m
l+p
Имеем: Р(АВ)= , Р(А)= , РА(В)= . Выполняется тождество: Р(АВ)=Р(А)РА(В).
Следствие из теоремы умножения вероятностей: , следовательно , т.е. отношение безусловных вероятностей равно отношению условных вероятностей.
Теорема умножения вероятностей независимых событий формулируется следующим образом:
Вероятность одновременного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий, т.е. Р(АВ)=Р(А)Р(В).
Задачи.
В урне 2 белых и 3 черных шара. Из урны вынимают подряд два шара. Найти вероятность того, что оба шара белые.
Та же задача при условии, что после первого вынимания шар возвращается в урну, и шары в урне перемешиваются.
Решение.
А – появление двух белых шаров, В – появление первого белого шара, С – появление второго белого шара. Р(С)=Р(А)РА(В)=(2/5)(1/4)=0,1.
Р(С)=Р(А)Р(В)=(2/5)(2/5)=0,16 Р(С)=Р(А)РА(В)=(2/5)(1/4)=0,1.