
- •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.
Сигма-алгебра событий.
В теории вероятностей часто возникает необходимость объединять счётные наборы событий и считать событием результат такого объединения. При этом свойства (A3) алгебры оказывается недостаточно: из него не вытекает, что объединение счётной последовательности множеств из алгебры снова принадлежит алгебре. Поэтому разумно наложить более суровые ограничения на класс событий.
Множество
,
элементами которого являются подмножества
множества
(не
обязательно все) называется
-алгеброй
(
-алгеброй
событий), если выполнены следующие
условия:
(S1)
(
-алгебра
событий содержит достоверное событие);
(S2) если
,
то
(вместе
с любым событием
-алгебра
содержит противоположное событие);
(S3) если
,
,
то
(вместе
с любым счётным набором событий
-алгебра
содержит их объединение).
Свойство 2. Свойство (S3) можно заменить на
(S4) если
,
,
то
.
Как показывает следующее свойство, всякая -алгебра автоматически является алгеброй.
Свойство
3. Если
—
-алгебра,
то она удовлетворяет свойству (A3),
т.е. для любых
и
выполняется
.
Доказательство.
Превратим пару
в
счётную последовательность событий
так:
,
т.е. положим
,
при
всех
.
Объединение
совпадает
с объединением всех множеств
из
этой бесконечной последовательности.
А так как
—
-алгебра,
то
Пример. Пусть
,
и пусть
—
множество, содержащее любые конечные
подмножества
(т.е.
состоящие из конечного числа точек,
в том числе пустое) и их дополнения.
В частности, множество
принадлежит
,
множество
также
принадлежит
.
Легко
проверить, что множество
является
алгеброй. Действительно, пустое множество
и само
там
содержатся, дополнение к любому конечному
подмножеству множества вещественных
чисел содержится в
по
определению, дополнение к множеству
вида
для
конечных
совпадает
с
и
также принадлежит
по
определению. Свойство (A3) проверяется
непосредственно: объединение любых
конечных множеств снова конечно и
поэтому принадлежит
.
Объединение конечного множества с
множеством вида
,
где
конечно,
есть снова множество вида
,
где
конечно
(или пусто). Объединение двух множеств
и
,
являющихся дополнениями до
конечных
множеств
и
,
есть снова множество такого же вида.
Однако
алгебра
не
содержит ни одного счётного множества
точек. Действительно, объединяя конечные
множества в конечном числе, мы можем
получить только конечное множество.
Например, натуральный ряд
не
принадлежит
.
Поэтому
не
является
-алгеброй:
для бесконечной, но счётной последовательности
одноточечных множеств
из
их
объединение
не
принадлежит
.
Все алгебры из примера 11 являются -алгебрами, поскольку содержат лишь конечное число элементов. Вообще, на конечном множестве понятия алгебры и -алгебры совпадают. Множество всех подмножеств является -алгеброй для любого .
Определение вероятности на общем пространстве элементарных исходов. Свойства вероятности.
Геометрические вероятности. Примеры.
При
геометрическом
подходе
к определению вероятности
в качестве пространства
элементарных
событий рассматривается произвольное
множество конечной
лебеговой меры на прямой, плоскости или
пространстве.
Событиями называются всевозможные
измеримые
подмножества множества
.
Вероятность события А определяется формулой
где
обозначает
лебегову
меру множества А.
При таком определении событий и
вероятностей все аксиомы
А.Н.Колмогорова выполняются.
В конкретных задачах, которые сводятся к указанной выше вероятностной схеме, испытание интерпретируется как случайный выбор точки в некоторой области , а событие А – как попадание выбранной точки в некоторую подобласть А области . При этом требуется, чтобы все точки области имели одинаковую возможность быть выбранными. Это требование обычно выражается словами «наудачу», «случайным образом» и т.д.
Пример. В круг радиуса R наудачу брошена точка. Найдите вероятность того, что эта точка окажется внутри данного вписанного правильного треугольника.
Искомая вероятность равна отношению площади треугольника к площади круга:
Пример.
Из
отрезка [0, 2] на удачу выбраны два числа
х
и у.
Найдите вероятность
того, что эти числа удовлетворяют
неравенствам
.
По условиям опыта координаты точки (х,у) удовлетворяют системе неравенств:
Это
значит, что точка (х,у)
наудачу выбирается
из множества точек квадрата со стороной
2. Интересующее нас событие происходит
в том и только в том случае, когда
выбранная точка (х,у)
окажется под прямой и над параболой.
Эта область получена как множество
точек, ординаты которых удовлетворяют
неравенствам
Следовательно,
искомая вероятность равна отношению
площади области к площади квадрата: