- •Зуева т.В. Теория вероятностей и математическая статистика
- •Введение
- •Задача № 1
- •1.1. Случайные события
- •1.2. Операции над случайными событиями
- •1.3 Классическое определение вероятности и случайного события
- •1.4. Свойства вероятностей
- •Задача № 1
- •Задача № 2
- •1.5. Условная вероятность
- •Задача № 3
- •1.6. Формула полной вероятности
- •Задача № 4
- •1.7. Формула Байеса (гипотез)
- •Задача № 5
- •Задача № 2
- •2.1. Независимые испытания. Формула Бернулли
- •Задача № 6
- •2.2. Асимптотические формулы для вычисления Pmn
- •Задача № 7
- •Задача № 8
- •Задача № 3
- •3.1. Понятие случайной величины и её функция распределения
- •Задача № 9
- •3.2. Дискретная случайная величина и её числовые характеристики
- •Задача № 10
- •Задача № 11
- •Задача № 4
- •4.1. Случайные величины непрерывного типа
- •Задача № 12
- •4.2. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •5.1. Нормальный закон распределения и его характеристики
- •5.2. Связь нормального закона распределения с функцией Лапласа
- •Вариант № 2
- •Вариант № 3
- •Вариант № 4
- •Вариант № 5
- •Вариант № 6
- •Вариант № 7
- •Вариант № 8
- •Вариант № 9
- •Вариант № 10
- •Вариант № 11
- •Вариант № 12
- •Вариант № 13
- •Вариант № 14
- •Вариант № 15
- •Вариант № 16
- •Вариант № 17
- •Вариант № 18
- •Вариант № 19
- •Вариант № 20
- •Вариант № 21
- •Вариант № 22
- •Вариант № 23
- •Вариант № 24
- •Вариант № 25
1.6. Формула полной вероятности
Пусть событие А может произойти только совместно с одним из n попарно несовместимых событий Н1, Н2, …, Нn
НiНj =
А = АН1 + АН2 + … + АНn
Р(А) = – формула полной вероятности.
Hi называют гипотезами
А/Нi называют событием А при условии, что произошла Hi гипотеза
Р(Нi) – вероятность гипотез. Обязательно должно быть, чтобы = 1
Задача № 4
Пусть имеются 10 урн, в которых 5 белых и 15 черных шаров; 20 урн, в которых 15 белых и 5 черных шаров; 30 урон, в которых 10 белых и 10 черных шаров. Из наудачу выбранной урны наудачу выбрали один шар. Определить вероятность того, что выбранный шар – белый.
Событие А состоит в том, что выбранный шар – белый. Этот шар может быть из урн I типа, II или III типа. Иными словами – событие А наступает совместно с одной из гипотез.
Н1 – гипотеза, состоящая в том, что белый шар вынули из 10 урн I типа.
Н2 – гипотеза, состоящая в том, что белый шар вынули из 20 урн II типа.
Н3 – гипотеза, состоящая в том, что белый шар вынули из 30 урн III типа.
Р(Н1) = = ; Р(Н2) = = ; Р(Н3) = =
=
Р(А/Н1) = – вероятность вынуть белый шар из первых 10 урн.
Р(А/Н2) = , Р(А/Н3) = .
По формуле полной вероятности
Р(А) = =
1.7. Формула Байеса (гипотез)
Очень часто необходимо вычислить вероятность гипотезы после наступления события А: Р(Hj/А)
Р(Hj/А) =
Эта формула называется формулой Байеса или формулой гипотез, т. к. позволяет вычислить вероятность гипотезы после опыта через вероятность гипотезы до опыта.
Задача № 5
Пусть комплекс условий S такой же, как в задаче 4. Вынули 1 шар. Он оказался белый. Какова вероятность, что белый шар из первых 10 урн?
До того, как стало известно, что выбранный шар – белый
Р(Н1) = , Р(Н1/А) =
После опыта, когда стало известно, что выбрали белый шар, вероятность гипотезы, что этот шар из первых 10 урн – 1/13
Задача № 2
2.1. Независимые испытания. Формула Бернулли
Пусть комплекс условий S воспроизводится n раз и каждый раз событие A наступает с вероятностью p и не наступают с вероятностью q = 1- p. Для каждого из n независимых испытаний справедливо:
-
1
0
p
Q
Такая таблица называется индикатором события A
Возникает необходимость вычислить вероятность наступления события A ровно m раз в n независимых повторных испытаниях. Такую вероятность будем обозначать Pmn.
Задача № 6
Всхожесть семян 10%. Посадили 5 семян.
Какова вероятность, что взойдет не менее трех?
A – семян взошло.
Индикатор события A:
-
1
0
0,1
0,9
Событие, состоящие в том, что взойдет не меньше 3-х семян – это событие, состоящее в том, что взойдет ИЛИ 3, ИЛИ 4, ИЛИ 5 семян.
Следовательно, P(m 3) = P3,5 + P4,5 + P5,5
P(m 3) = 0,00856 =0 ,86%