- •Теория вероятностей
- •1. Предмет теории вероятностей
- •2. Действия над событиями.
- •3. Вероятность события.
- •4. Основные формулы комбинаторики.
- •5. Теорема сложения вероятностей.
- •6. Теорема умножения вероятностей.
- •7. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •8. Случайная величина и закон ее распределения.
- •9. Функция распределения случайной величины.
- •10. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины.
- •11. Схема независимых испытаний Бернулли.
- •12. Биномиальное распределение.
- •13. Распределение Пуассона.
- •14. Геометрическое распределение.
- •15. Равномерное распределение.
- •16. Показательное (экспоненциальное) распределение.
- •17. Нормальное распределение.
4. Основные формулы комбинаторики.
При непосредственном вычислении вероятностей часто используют формулы комбинаторики. Пусть имеется n различных элементов.
Перестановками называют комбинации из n элементов, отличающиеся порядком их расположения. Число всех возможных перестановок
,
где . Для удобства расчетов принято считать, что.
Размещениями называют комбинации, составленные из n элементов по m элементов, которые отличаются либо составом элементов, либо их порядком. Число всех возможных размещений
.
Сочетаниями называют комбинации, составленные из n элементов по m элементов, которые отличаются хотя бы одним элементом. Число всех возможных сочетаний
.
. Пример 12. В урне 6 белых и 2 черных шара. Наудачу извлекают 2 шара. Найти вероятность того, что оба шара будут
белые (событие A),
черные (событие B),
разноцветные (событие C).
В урне всего 8 шаров. Общее количество способов извлечения 2 шаров равно числу сочетаний из 8 элементов по 2, то есть . Количество способов, благоприятствующих появлению 2 белых шаров, равно. Следовательно,
.
Так как , а, то.
Количество способов, благоприятствующих появлению 2 черных шаров, равно . Следовательно,
.
Количество способов, благоприятствующих появлению 1 белого и 1 черного шара, равно . Следовательно,
.
Заметим, что сумма вероятностей событий A, B и C равна единице. События A, B и C являются несовместными и образуют полную группу.
5. Теорема сложения вероятностей.
Теорема сложения вероятностей. Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:
.
Доказательство. Пусть n - общее число элементарных исходов, m1 - число исходов, благоприятствующих событию A, m2 - число исходов, благоприятствующих событию B.
Число исходов, благоприятствующих событию A+B, то есть либо событию A, либо событию B, равно m1+m2. Следовательно,
.
Эта теорема обобщается на случай произвольного числа попарно несовместных событий:
,
а используя знак суммирования, можно записать
.
Пример 13. В урне 10 шаров: 3 красных, 2 синих, 1 желтый и 4 белых (рис.1). Найти вероятность появления цветного шара.
Рис.1.
К - появление красного шара, ,
С - появление синего шара, ,
Ж - появление желтого шара, .
События К, С и Ж несовместны, поэтому по теореме сложения вероятность появления цветного шара равна
Следствие 1. Сумма вероятностей попарно несовместных событий A1, A2, …, An, образующих полную группу, равна единице:
.
Действительно, так как события A1, A2, …, An образуют полную группу, то их сумма есть достоверное событие, вероятность которого равна единице. По теореме сложения вероятностей получим
.
A2
A1
A3
Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице:
.
Противоположные события несовместны и образуют полную группу. По следствию 1 сумма их вероятностей равна единице.
Обратимся к примеру. Событие Б - появление белого шара является противоположным событию Ц. Так как
то
Задание к экзамену.
Доказать, что для произвольных событий A и B имеет место соотношение:
.
Чтобы установить это соотношение, лучше всего использовать диаграмму Венна