| Читайте также: 
 | 
Формула полной вероятности является следствием основных правил теории вероятностей: теорем сложения и умножения вероятностей.
Допустим, что проводится некоторый опыт, об условиях которого можно сделать n исключающих друг друга предположений (гипотез):
{ H1, H2, ¼, H n }, Hi Ç Hj =Æ при i ¹ j. (3.1)
Каждая гипотеза осуществляется случайным образом и представляет собой некоторые события, вероятности которых известны:
  . (3.2)
 . (3.2)
Рассматривается некоторое событие A, которое может появиться только совместно с одной из гипотез (3.2). Заданы условные вероятности события A при каждой из гипотез:
  (3.3)
 (3.3)
Требуется найти вероятность события A. Для этого представим событие A как сумму n несовместных событий
A = (A ÇH1)È(A ÇH2) È... È(A ÇH n). (3.4)
По правилу сложения вероятностей   .
 .
По правилу умножения вероятностей P(Hi Ç A)=P(Hi)×P(A / Hi). Тогда полная вероятность события A:
  , (3.5)
 , (3.5)
т.е. полная вероятность события A вычисляется как сумма произведений вероятности каждой гипотезы на условную вероятность события при этой гипотезе.
Формула (3.5) называется формулой полной вероятности. Она применяется в тех случая, когда опыт со случайным исходом распадается на два этапа: на первом “разыгрываются” условия опыта, а на втором – его результаты.
Дата добавления: 2015-07-10; просмотров: 332 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> | 
| Теоремы умножения вероятностей. | | | Формула Байеса. |