9. Вероятность появления хотя бы одного события.

Пусть в результате испытания могут появиться n событий, независимых в совокупности, либо некоторые из них (в частности, только одно или ни одного), причем вероятности появления каждого из событий известны. Как найти вероятность того, что наступит хотя бы одно из этих событий? Например, если в результате испытания могут появиться три события, то появление хотя бы одного из этих событий означает наступление либо одного, либо двух, либо трех событий. Ответ на поставленный вопрос дает следующая теорема.

Теорема. Вероятность появления хотя бы одного из событий А₁ , А₂ , ..., А_n , независимых в совокупности, равна разности между единицей и произведением вероятностей противоположных событий

Р (A) = 1 — q₁q₂ ... q_n.(*)

Обозначим через А событие, состоящее в появлении хотя бы одного из событий А₁,А₂, ...,A_n. События А и

(ни одно из событий не наступило) противоположны, следовательно, сумма их вероятностей равна единице:

Отсюда, пользуясь теоремой умножения, получим

или

Ч а с т н ы й   с л у ч а й. Если события А₁ , А₂ , ..., А_n имеют одинаковую вероятность, равную р, то вероятность появления хотя бы одного из этих событий

P (A) = l — qⁿ. (**)

10.Зависимые события. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей

зависимых событий.

11. Совместные события. Теорема сложения вероятностей совместных событий.

В теории вероятности – любое событие, которое представляет собой одновременное возникновение любых двух (или более) других событий. При раскладывании колоды карт, например, "черная пятерка" будет совместным событием, так как состоит из всех карт, которые являются и черными и имеют пять символов.

Теорема сложения вероятностей совместных событий. Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:

Р (А + В) = Р (А) + Р (В) - Р (АВ).

Теорема может быть обобщена на любое конечное число совместных событий. Например, для трех совместных событий Р(А + В+С) = Р(А) + Р(В) + + Р(С) - Р(АВ) - Р(АС) - Р(ВС) + Р(АВС).

11. Формула полной вероятности.

Пусть событие A может произойти только вместе с одним из попарно несовместных событий H1, H2, ..., Hn, образующих полную группу. Тогда, если произошло событие A, то это значит, что произошло одно из попарно несовместных событий H1A, H2A, ..., HnA. Следовательно,

Применяя аксиому сложения вероятностей, имеем

Но

(i=1, 2, ..., n),

поэтому

   Эта формула называется формулой полной вероятности. События H1, H2, ..., Hn часто называют «гипотезами».

11. Вероятность гипотез. Формулы Бейеса

Пусть событие А может наступить при условии появления одного из несовместных событий B₁, B₂,...,B_n образующих полную группу. Поскольку заранее не известно, какое из этих событий наступит, их называют гипотезами. Вероятность появления события А определяется по формуле полной вероятности (12).

Допустим, что произведено испытание, в результате которого появилось событие А. Поставим своей задачей определить, как изменилось (в связи с тем, что событие А уже наступило) вероятность гипотез. Другими словами, будем искать условные вероятности:

P_A(B₁),P_A(B₂),...,P_A(B_n)

Найдем сначала условную вероятность P_A(B₁). По теореме умножения имеем:

P(AB₁)=P(A)•P_A(B₁)=P(B₁)•P_B1(A)

Отсюда . Заменив здесь Р(А) по формуле (12), получим:

Аналогично выводятся формулы, определяющие условные вероятности остальных гипотез, т.е. условная вероятность любой гипотезы B_i (i=1,2,...,n) может быть вычислена по формуле:

(13)

Формулу (13) называют формулой Байеса (от имени английского математика, который их вывел; опубликованы в 1764). Формула Байеса позволяет переоценить вероятности гипотез после того, как становится известным результат испытания, в итоге которого появилось событие А.

11. Повторение испытаний. Формула Бернулли.