- •Билет 1
- •Операции над событиями.
- •Частость наступления события.
- •Свойства частости.
- •Классическое определение вероятности.
- •Билет 2.
- •Условная вероятность.
- •Обоснование формулы условной вероятности в общем случае.
- •Билет 4
- •Билет 5
- •Билет 6
- •Формула полной вероятности.
- •Первая модель распределения Пуассона
- •Вторая модель распределения Пуассона
- •Билет 7
- •Билет 8
- •Характеристические функции и моменты
- •Билет 9
- •Билет 10
- •Билет 11
- •Билет 12
- •Билет 13
- •Билет 14
- •Билет 15
- •Числовые характеристики выборки
- •Билет 16
- •Билет 17
- •1. Приближённый доверительный интервал для вероятности события.
- •2. Доверительный интервал для параметра a нормального закона при известном .
- •3. Доверительные интервалы для параметров нормального закона.
Свойства частости.
Частость достоверного события равна 1. n(U)=1.
Частость суммы попарно несовместных событий равна сумме частостей.
Рассмотрим систему Ai, i=1, ..., k; события попарно несовместны, т.е.
Событие
Пусть в результате некоторого испытания произошло событие A. По определению сумы это означает, что в этом испытании произошло некоторое событие Ai. Так как все события попарно несовместны, то это означает, что никакое другое событие Aj (ij) в этом испытании произойти не может. Следовательно:
nA=nA1+nA2+...+nAk
Теория вероятности используется при описании только таких испытаний, для которых выполняется следующее предположение: Для любого события A частость наступления этого события в любой бесконечной серии испытаний имеет один и тот же предел, который называется вероятностью наступления события A.
Следовательно, если рассматривается вероятность наступления произвольного события, то мы понимаем это число следующим образом: это частость наступления события в бесконечной (достаточно длинной) серии испытаний.
К сожалению, попытка определить вероятность как предел частости, при числе испытаний, стремящихся к бесконечности, закончилась неудачно. Хотя американский ученый Мизес создал теорию вероятности, базирующуюся на этом определении, но ее не признали из-за большого количества внутренних логических несоответствий.
Классическое определение вероятности.
Пусть состоит из конечного числа элементарных событий и все элементарные события равновероятны, т.е. ни одному из них из них нельзя отдать предпочтения до испытания, следовательно, их можно считать равновероятными.
Тогда достоверное событие
m - количество равновероятных событий
,
,
Пусть произвольное событие
Тогда
,
т.е. событие A состоит из k элементарных
событий.
Если элементарные события являются равноправными, а, следовательно, и равновероятными, то вероятность наступления произвольного события равна дроби числитель которой равен числу элементарных событий, входящих в данное, а знаменатель - общее число элементарных событий.
Статисическое определение вероятности
Относительной частотой события называют отношение числа испытаний, в которых событие появилось, к общему числу практически произведенных испытаний. Таким образом, относительная частота А определяется формулой:
(2)
где m-число появлений события, n-общее число испытаний.
Сопоставляя определение вероятности и относительной частоты, заключаем: определение вероятности не требует, чтобы испытания производились в действительности; определение же относительной частоты предполагает, что испытания были произведены фактически. Другими словами, вероятность вычисляют до опыта, а относительную частоту - после опыта.
В качестве статической вероятности принимают относительную частоту или число, близкое к ней.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ (статистическим определением вероятности). Число, к которому стремится устойчивая относительная частота, называется статистической вероятностью этого события.
