Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Лекция 2. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Статистическое, геометрическое определение вероятности

Читайте также:
  1. I. Определение группы.
  2. I. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И ПРОБЛЕМЫ МЕТОДА
  3. I. Определение и проблемы метода
  4. III. Определение средней температуры подвода и отвода теплоты
  5. IX. Империализм и право наций на самоопределение
  6. А) Определение, предназначение и история формирования государственного резерва.
  7. А) философское определение материи

Если события рассматривать как подмножества множества событий, то введенные в лекции 2 отношения между событиями можно интерпретировать как отношения между множествами:

несовместные события – это такие события (подмножества), которые не содержат общих элементов;

сумме и произведению событий соответствуют объединение и пересечение

A + B = A È B, AB = A Ç B;

 

противоположное событие к А – это дополнение подмножества А, ;

запись А Ì В означает, что в В содержатся все элементарные события из А и могут содержаться элементарные события, не входящие в А. Если A Ì В и В Ì А, то А = В.

Теорема 1 (сложения вероятностей). Если два составных события А = {wi1, wi2… wim} и В = {wi1, wi2… wiк} являются несовместными, то

 

P (A + B) = P (A È B) = P (A) + P (B) (1)

Доказательство. Так как события A и B несовместны, событие A + B состоит из m + k элементов. При этом все множество элементарных событий состоит из n элементов. Тогда по классическому определению вероятности

 

P (A + B) = (m + k)/ n = m/n + k/n = P (A) + P (B).

 

Событие , противоположное событию А, можем определить как подмножество, в которое входят все элементарные события, не входящие в А, т.е. А È = W и А Ç = Æ. Тогда из теоремы сложения вероятностей вытекает, что Р (W) = Р (А) + Р () = 1, следовательно,

 

Р () = 1– Р (А) (2)

 

Из (2) следует, что вероятность невозможного события, являющегося противоположным к достоверному событию (W = W + Æ, W Ç Æ =Æ), равна 0, так как

 

Р(Æ) = 1 – Р(W) = 0.

Теорема 2 (сложения вероятностей совместных событий). Если два составных события являются совместными, то вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:

 

P (A + B) = P (A È B) = P (A) + P (B) – Р (АВ).

Доказательство. Нетрудно видеть, что А + В можно представить в виде суммы трех несовместных событий (рис.1): А + В = А + В + АВ.

Рис. 1

 

Тогда по теореме 1 имеем

Р(А + В) = Р(А ) + Р( В) + Р(АВ) (3)

Учитывая, что

А = А + АВ, Р (А) = Р (А ) + Р (АВ),

имеем

Р (А ) = Р (А) - Р (АВ),

 

аналогично

Р ( В) = Р (В) – Р (АВ).

 

Подставляя полученные выражения в (3), получим

 

Р (А + В) = Р (А) – Р (АВ) + Р (В) – Р (АВ) + Р (АВ) = P (A) + P (B) – Р (АВ).

 

Можно доказать иначе. Нетрудно видеть, что событие A + B состоит из (m + + k – r) элементов, тогда по формуле (1, лекция 1):

 

P (A + B) = (m + k - r)/ n = m / n + k/nr/n = P (A) + P (B) – P (AB).

 

При определении вероятности наступления события A предполагается выполнение определённого комплекса условий. Очевидно, что при изменении комплекса условий изменится и вероятность Р(А). Так, если к комплексу условий, при котором определяли Р(А), добавить новое условие, состоящее в появлении события В, то получим другое значение вероятности, которое обозначим P(A/B) = PB(A). Вероятность P(A/B) называется условной вероятностью наступления события A, при условии, что произойдет событие В. Вероятность Р(А) называется безусловной вероятностью.

Пусть A и В подмножества элементарных событий, состоящие из m и k элементов (рис. 2).

Рис.2

 

Тогда по классическому определению вероятностей Р (А) = m/n, Р (В) = k/n.

Пусть событию А при условии, что произойдет событие В благоприятствует r исходов, очевидно, что такими исходами могут быть только исходы принадлежащие А Ç В. Тогда, согласно формуле (1, лекция 1)

 

P (a/b) = r/k. (4)

 

Разделим числитель и знаменатель полученной дроби на n

P (a/b) = (r/n)/(k/n) = Р (А Ç В)/ Р (В), т.е.

P (a/b) = Р (А Ç В)/ Р (В). (5)

 

Формула (5) называется формулой нахождения условной вероятности наступления события А при условии, что произойдет событие В.

Пример. Бросаем игральную кость. Пусть событие А состоит в выпадении числа очков, кратных 3, т.е. А = {3, 6}, а событие В – в выпадении четного числа очков, т.е. В = {2, 4, 6}. Тогда А Ç В ={6}, Р (А Ç В) = 1/6, Р (В) = 3/6 =1/2 и P (a / b) = (1/6)/(1/2) = 1/3. В то же время r = 1, k = 3 и если считать по формуле (3), также получим P (a/b) = r/k = 1/3.

Определение 1. Событие A называется независимым от события B, если его условная вероятность равна безусловной, т.е.

P (A) = PB (A) = P (a / b). (6)

Из (5) следует

P (AB) = Р (А Ç В) = P (A / B) P (B). (7)

 

Фрмула (7) называется формулой умножения для зависимых событий.

Из (6) и (7) следует

P (AB) = P (A) P (B) (8)

 

Формула (8) называется теоремой умножения для независимых событий.


Дата добавления: 2015-07-08; просмотров: 189 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: ЛЕКЦИЯ 1. ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. ИСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ. КЛАССИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ | Последовательность испытаний. Формула Бернулли | ЛЕКЦИЯ 3. АКСИОМАТИЧЕСКОЕ ПОСТРОЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. АКСИОМАТИКА КОЛМОГОРОВА | Доказательство. | Пример 1. | Основные свойства функции распределения | ЛЕКЦИЯ 5. РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН | Распределение Бернулли | ЛЕКЦИЯ 6. ИНТЕГРАЛЬНАЯ ТЕОРЕМА МУАВРА–ЛАПЛАСА, ТЕОРЕМА БЕРНУЛЛИ | Доказательство. |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Классическое определение вероятности| Статистическое определение вероятности

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.009 сек.)