
- •Теория вероятностей.
- •Пространство элементарных исходов.
- •Вероятность на дискретном пространстве элементарных исходов.
- •Классическое определение вероятности
- •Сигма-алгебра событий.
- •Определение вероятности на общем пространстве элементарных исходов. Свойства вероятности.
- •Геометрические вероятности. Примеры.
- •Условная вероятность
- •Независимость событий в совокупности
- •Формула полной вероятности.
- •Последовательность испытаний Бернулли.
- •Теорема Пуассона.
- •Случайные величины. Определение. Функция распределения случайной величины и её свойства.
- •Дискретные случайные величины. Примеры распределения дискретных случайных величин.
- •Абсолютно непрерывные распределения случайных величин. Плотность распределения и её свойства.
- •Примеры абсолютно непрерывных распределений. Равномерное распределение
- •Совместная функция распределения двух случайных величин и её свойства. Совместное распределение двух дискретных случайных величин.
- •Абсолютно непрерывные совместные распределения двух случайных величин. Совместная плотность распределения, её свойства.
- •Условные плотности распределения.
- •Распределения n-мерных случайных векторов. Дискретные распределения, абсолютно непрерывные распределения.
- •Распределение функции от случайной величины. Примеры.
- •Независимость случайных величин.
- •Распределение суммы независимых случайных величин. Формула свертки.
- •Математическое ожидание случайных величин. Свойства математического ожидания. Примеры.
- •Дисперсия случайных величин. Свойства дисперсии. Примеры.
- •Ковариация. Свойства.
- •Коэффициент корреляции. Свойства.
- •Двумерное нормальное распределение и его параметры.
- •Неравенство Маркова. Неравенство Чебышева.
- •Сходимость по вероятности последовательности случайных величин. Свойства сходимости по вероятности.
- •Закон больших чисел.
- •Слабая сходимость последовательности случайных величин и её свойства.
- •Соотношения между слабой сходимостью случайных величин и сходимостью по вероятности.
- •Центральная предельная теорема. Различные формулировки центральной предельной теоремы.
Теория вероятностей.
Пространство элементарных исходов.
Пространством
элементарных исходов
(«омега»)
называется множество, содержащее все
возможные результаты данного случайного
эксперимента, из которых в эксперименте
происходит ровно один. Элементы этого
множества называют элементарными
исходами
и обозначают буквой
(«омега»).
Событиями
мы будем называть подмножества множества
.
Говорят, что в результате эксперимента
произошло
событие
,
если в эксперименте произошел один из
элементарных исходов, входящих в
множество
.
Вообще говоря, можно назвать событиями не обязательно любые подмножества множества , а лишь элементы некоторого набора подмножеств. О смысле такого ограничения мы поговорим позднее.
Пример.
Один
раз подбрасывается кубик — игральная
кость. Рассмотрим пространство
элементарных исходов
,
элементарные исходы здесь соответствуют
числу выпавших очков.
Примеры
событий:
—
выпало одно или два очка;
—
выпало нечётное число очков.
Пример.
Два
раза подбрасывается игральная кость.
Или, что то же самое, один раз
подбрасываются две игральные кости.
Будем считать пространством элементарных
исходов множество пар чисел
,
где
(сответственно,
)
есть число очков, выпавших при первом
(втором) подбрасывании:
.
Примеры
событий:
—
при первом подбрасывании выпало одно
очко;
—
при втором подбрасывании выпало одно
очко;
—
на костях выпало одинаковое число очков;
—
на обеих костях выпало нечётное число
очков.
Пример.
На
поверхность стола бросается монета.
Результатом эксперимента можно считать
координату центра монеты. Пространство
элементарных исходов — множество
точек стола. Если нам не безразличен
угол поворота монеты, то можно добавить
к множеству положений центра величину
этого угла. В этом случае
есть
множество пар
,
где
—
точка стола и
—
угол поворота. Число элементарных
исходов такого эксперимента несчётно.
Пример.
Монета
подбрасывается до тех пор, пока не
выпадет вверх гербом. Пространство
элементарных исходов состоит из
бесконечного, но счётного
числа исходов:
,
где р
означает выпадение решки, а г
— герба при одном подбрасывании.
1. Достоверным называется событие, которое обязательно происходит в результате эксперимента, т.е. единственное событие, включающее все элементарные исходы — событие .
2.
Невозможным
называется событие, которое не может
произойти в результате эксперимента,
т.е. событие, не содержащее ни одного
элементарного исхода («пустое множество»
).
Заметим, что всегда
.
Операции над событиями
В теории вероятностей существуют ровно те же операции над множествами, что и в теории множеств.
1.
Объединением
событий
и
называется событие, состоящее в том,
что произошло либо
,
либо
,
либо оба события одновременно. На языке
теории множеств
есть
множество, содержащее как элементарные
исходы из множества
,
так и элементарные исходы из множества
.
2.
Пересечением
событий
и
называется
событие, состоящее в том, что произошли
оба события
и
одновременно.
На языке теории множеств
есть
множество, содержащее элементарные
исходы, входящие в пересечение
множеств
и
.
3.
Противоположным
(или дополнительным) к событию
называется
событие
,
состоящее в том, что событие
в
результате эксперимента не произошло.
Т.е. множество
состоит
из элементарных исходов, не входящих в
.
4.
Дополнением
события
до
называется
событие, состоящее в том, что произошло
событие
,
но не произошло
.
Т.е. множество
содержит
элементарные исходы, входящие в множество
,
но не входящие в
.
1.
События
и
называют
несовместными,
если
.
2.
События
называют
попарно
несовместными,
если для любых
,
где
,
события
и
несовместны.
3.
Говорят, чтпо событие
влечёт
событие
,
и пишут
,
если всегда, как только происходит
событие
,
происходит и событие
.
На языке теории множеств это означает,
что любой элементарный исход, входящий
в множество
,
одновременно входит и в множество
,
т.е.
содержится
в
.