- •1. Элементы комбинаторики
- •Правило умножения
- •Выборки
- •Выборки без возвращения
- •Выборки с возвращением
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •2. Классическое определение вероятности
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •3. Операции над событиями Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •4. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •6. Случайные величины. Законы распределения случайных величин. Числовые характеристики
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •7. Примеры распределения случайных величин
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •8. Системы случайных величин
- •Решение типовых задач
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Библиографический список
4. Формула полной вероятности. Формула Байеса
Вероятность появления события А, которое может произойти только совместно с одним из событий , образующих полную группу несов-
местных событий (гипотез), определяется формулой полной вероятности
, где .
Вероятность гипотезы после того, как имело место событие А, определяется формулой Байеса
.
Решение типовых задач для решения в аудитории
1. Имеется две урны № 1, три урны № 2 и пять урн № 3. Урны внешне не отличаются одна от другой. В урне № 1 имеется 1 белый и 4 черных шара; в урне № 2–5 белых и 3 черных шара, в № 3 – 6 белых и 9 черных шаров. Наугад берут одну из урн и из нее вынимают шар. Какова вероятность того, что вынутый шар окажется белым?
Решение. Пусть событие А – появление белого шара из урны, взятой наудачу. Это событие будет происходить совместно с выбором урны, из которой извлекается шар. Пусть события состоят в том, что будут выбраны урны № 1, № 2, № 3 соответственно.
Определим вероятности гипотез:
; ; .
Найдем условные вероятности появления белого шара из соответствующих урн:
; ; .
Искомая вероятность
2. Из 18 стрелков 5 попадают в мишень с вероятностью 0,8; 7 – с вероятностью 0,6 и 6 – с вероятностью 0,5. Наудачу выбранный стрелок произвел выстрел, но в мишень не попал. К какой из групп вероятнее всего принадлежит этот стрелок?
Решение. Пусть событие А– стрелок в мишень не попал. Гипотезы: - стрелял стрелок 1–й группы; - стрелял стрелок 2–й группы; - стрелял стрелок 3–й группы.
.
.
.
.
.
Стрелок вероятнее всего принадлежал к третьей группе.
3. Имеются две партии деталей, причем известно, что в одной партии все детали удовлетворяют техническим условиям, а в другой партии 1/4 деталей недоброкачественная. Деталь, взятая из наудачу в выбранной партии, оказалась доброкачественной. Определить вероятность того, что вторая деталь из этой же партии окажется недоброкачественной, если первая деталь после проверки возвращена в партию.
Решение. Пусть событие А – первая деталь доброкачественная. Гипотеза: – взята партия, содержащая недоброкачественные детали; – взята партия доброкачественных деталей. По условию задачи
.
.
После первого испытания вероятность того, что партия содержит недоброкачественные детали, равна
.
Вероятность того, что партия содержит только доброкачественные детали:
.
Пусть событие В состоит в том, что при втором испытании деталь оказалась недоброкачественной. Вероятность данного события также находится по формуле полной вероятности. Если и - вероятности гипотез и после испытания, то, согласно предыдущим вычислениям, .
Кроме того, .
Поэтому искомая вероятность .