- •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: