Зависимые и независимые события. Условная вероятность события.

Событие A называется независимым от события B, если возможность наступления события A не зависит от того, произошло событие B или нет.

В противном случае события являются зависимыми. Условной вероятностью события B при наличии A называется величина

(2.8)

(при этом полагается, что P(A) не равно 0).

Условную вероятность события P(B/A) можно трактовать как вероятность события B, вычисленная при условии, что событие A произошло.

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.(*)

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. (**)

Случайной называется величина, которая в результате испытания может принять то или иное возможное значение, неизвестное заранее, но обязательно одно.

Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайных величин и их вероятностями

Случайная величина, возможные значения которой можно пронумеровать, называется дискретной случайной величиной

Законом распределения дискретной случайной величины называют соответствие между возможными значениями случайной величины и вероятностями их появления.

Математическое ожидание случайной величины Х указывает некоторое среднее значение, около которого группируются все возможные значения Х. Для дискретной случайной величины, которая может принимать лишь конечное число возможных значений, математическим ожиданием называют сумму произведений всех возможных значений случайной величины на вероятность этих значений:

Свойства математического ожидания:
1. М(С) = C, где С = const;
2. M(C ∙ Х) = С ∙ М(Х);
3. М(Х ± Y) = М(Х) ± М(Y), где X и Y – любые случайные величины;
4. М(Х ∙ Y)= М(Х)∙ М(Y), где X и Y – независимые случайные величины.

Дисперсией случайной величины называется математическое ожидание квадрата ее отклонения от математического ожидания
D(X) = M(X – М(Х))².
Дисперсию случайной величины Х удобно вычислять по формуле:
а) для дискретной величины

Дисперсия обладает следующими свойствами:
1. D(C) = 0, где С = const;
2. D(C × X) = C²∙ D(X);
3. D (X ± Y) = D (X) + D (Y), если X и Y независимые случайные величины.

Средним квадратическим отклонением случайной величины Х называется арифметический корень из дисперсии, т.е.
σ(X) = .
Заметим, что размерность σ(х) совпадает с размерностью самой случайной величины Х, поэтому среднее квадратическое отклонение более удобно для характеристики рассеяния.
Обобщением основных числовых характеристик случайных величин является понятие моментов случайной величины.

Дата добавления: 2015-09-03