- •Теорія ймовірностей`
- •1. Скінченний та зліченний імовірносний простір. Геометричне визначення імовірності
- •1.2. Події та операції над подіями
- •1.3. Скінченний простір елементарних подій
- •1.4. Зліченна ймовірносна схема
- •1.5. Геометричне визначення ймовірності
- •2. Аксіоматика теорії ймовірностей
- •2.1. Поняття ймовірносного простору. Властивості ймовірності
- •2.3. Формула повної ймовірності і формула Байєса
- •2.2. Умовні ймовірності. Незалежність подій
- •3. Дискретні випадкові величини
- •3.1. Поняття дискретної випадкової величини
- •3.2. Закон розподілу дискретної випадкової величини
- •3.3. Математичне сподівання
- •3.4. Багатовимірні закони розподілу
- •3.5. Додаткові властивості математичного сподівання і дисперсії
- •3.6. Коваріація та коефіцієнт кореляції
- •3.7. Нерівність Чебишова і закон великих чисел
- •3.8. Генератриси цілочислових випадкових величин
- •3.9. Багатовимірні генератриси
- •3.10. Гіллясті процеси
- •3.11. Слабка збіжність випадкових величин
- •3.12. Граничні теореми в схемі Бернуллі
- •4. Випадкові величини загального типу
- •4.1. Визначення випадкової величини. Її функція розподілу
- •4.2. Розподіл ймовірностей випадкової величини. Вибірковий ймовірносний простір
- •4.3. Дискретні, абсолютно неперервні і сингулярні розподіли
- •4.4. Функції від випадкових величин
- •4.5. Багатовимірні розподіли
- •4.6. Незалежність випадкових величин
- •4.7. Математичне сподівання
- •4.8. Теорема Лебега. Формули для обчислення математичного сподівання
- •4.9. Закон великих чисел і метод Монте-Карло
- •4.11. Характеристична функція. Її основні властивості
- •4.12. Формули обернення для характеристичних функцій
- •4.13. Неперервна відповідність між функціями розподілу і характеристичними функціями
- •4.14. Закон великих чисел у формі Хінчина
- •4.15. Центральна гранична теорема
1.4. Зліченна ймовірносна схема
Розглянемо стохастичний експеримент, в результаті якого ми можемо спостерігати зліченне число елементарних подій
.
Як
і в попередньому розділі подією будемо
називати будь-яку підмножину з
.
Візьмемо послідовність чисел
яка задовольняє наступним умовам
.
На
множині усіх підмножин
визначимо функцію
за формулою
,
де
,
,
яку і будемо називати ймовірністю. З визначення випливає:
1)
;
2)
;
3)
для
.
1.5. Геометричне визначення ймовірності
Нехай
- множина п
– вимірного евклідового простору, яка
має обмежений об’єм. Стохастичний
експеримент полягає у тому, що п
– вимірна точка
навмання кидається в область
.
Розглянемо клас
усіх підмножин
,
які мають об’єм. Для довільного АU
подією будемо називати те, що в результаті
експерименту
,
і покладемо
, mes
- об’єм
множини.
Таке визначення ймовірності називається геометричним.
Поштовхом до поняття геометричної ймовірності були роботи французького вченого Ж.Бюффона (1707-1778), в яких він сформулював відому задачу про кидання голки на площину і запропонував її розв’язок.
Задача
Бюффона.
Площина розділена
паралельними прямими на відстані 2l
. На цю площину навмання кидається голка,
довжина якої
.
Треба знайти ймовірність того, що голка
перетне одну з прямих.
Розв’язання.
Нехай u – відстань від середини
голки до найближчої прямої,
-
кут між голкою і прямою. Тоді
,
а подія, що нас цікавить
,
- ймовірність події А.
На вдосконалення моделі геометричної ймовірності мала значний вплив робота Ж.Бертрана (1822-1900) „Calcul de probabilite” (Paris, 1899). Розглянемо одну задачу з цієї роботи.
Парадокс
Бертрана.
У крузі радіуса R
навмання
проводиться хорда. Нехай
-
її довжина. Треба підрахувати ймовірність
того, що
буде більше за R.
Назва „парадокс” пов’язана з тим, що в наведеній задачі треба уточнювати фразу „навмання проводиться хорда”. У подальшому від вибору уточнення залежить розв’язок задачі і відповідь.
Розглянемо три уточнення.
Середина хорди рівноможлива в середині круга.
2) Один кінець хорди закріплюється, а другий – рівноможливий на границі круга.
3) Фіксується певний напрямок і в середині кола проводиться діаметр, паралельний обраному напрямку. Тепер середина хорди – рівноможлива на діаметрі.
При
побудові моделі геометричної ймовірності
кожне з цих уточнень буде мати свій
простір елементарних подій
,
і=1,2,3
(
- точки круга;
- точки границі круга;
- точки проведеного діаметра). При
подальших підрахунках в рамках цих
моделей ми отримаємо три різні відповіді
на поставлене питання.
2. Аксіоматика теорії ймовірностей
2.1. Поняття ймовірносного простору. Властивості ймовірності
Клас множин U0 називається алгеброю, заданою на , якщо виконані три умови:
1) U0 ;
2) якщо U0, то U0 ;
3) якщо U0, то ĀU0.
Клас
множин U називається
-
алгеброю,
заданою на ,
якщо
виконані три умови:
1) U;
2) якщо
U,
то
U;
3) якщо АU, то ĀU.
Множини АU будемо називати подіями.
Числову функцію , визначену на подіях АU , будемо називати ймовірністю, якщо виконані наступні аксіоми:
аксіома невід’ємності: для довільного АU, 0;
аксіома нормованості: ;
аксіома -адитивності: для довільної послідовності U,
,
,
.
Трійка
називається
ймовірносним простором.
Наслідок 2.1. Мають місце наступні співвідношення:
1) якщо
то
;
2) якщо
то
;
3)
;
4) ;
5)
;
6)
якщо
(тобто
),
то
(неперервність імовірності).
Наслідок 2.2.
1)
Якщо
-
довільні події, то
;
2)
Якщо
то
;
3) Якщо
то
.
