- •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 .