- •Тема 1: Формулы комбинаторики и вероятность, аксиомы Колмогорова. Алгебра событий. Классическое определение вероятности.
- •Основные понятия.
- •Классическое определение вероятности.
- •Напомним, что числа a и есть количество элементов во множествах a и соответственно.
- •3.Свойства вероятности.
- •4.Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
- •5. Формулы комбинаторики.
- •6. Применение формул комбинаторики при решении задач по теории вероятности.
- •7. Общие определения вероятности. Аксиомы а.Н. Колмогорова. Алгебра событий.
- •Аксиомы, задающие вероятность.
- •Тема 2: Условная вероятность. Независимые события. Формула полной вероятности и Байеса.
- •1. Условная вероятность. Независимые события.
- •2. Формула полной вероятности и Байеса.
- •Тема 3: Схема Бернулли. Формулы Муавра-Лапласа. Функция Лапласа и ее свойства.
- •1. Последовательность независимых испытаний.
- •В данном случае ,,. Вычислим;. Поэтому. Так как, то. Следовательно, наиболее вероятное число выпаданий шестерки равно 3.
- •2. Приближенные формулы для Pn(k) при больших значениях n и k.
- •Тема 4: Случайные величины. Непрерывные и дискретные случайные величины. Закон распределения случайных дискретных величин. Бином распределения, распределение Пуассона.
- •1. Определение случайной величины.
- •2. Дискретные случайные величины.
- •3. Характеристики случайных величин.
- •4. Примеры дискретных случайных величин.
- •Тема 6: Функция распределения случайной величины. Нормально распределенные случайные величины.
- •Примеры непрерывных случайных величин. Равномерное распределение на отрезке.
- •Тема 5: Числовые характеристики случайных дискретных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратичное отклонение.
- •1. Математическое ожидание и дисперсия.
- •2. Нормированные случайные величины.
- •1.Определение характеристик случайных величин на основе опытных данных.
7. Общие определения вероятности. Аксиомы а.Н. Колмогорова. Алгебра событий.
В предыдущем параграфе мы рассмотрели классическое определение вероятности для случая, когда пространство элементарных событий конечно. Однако во многих практических ситуациях пространствоявляется бесконечным (даже несчетным ).
Например, пусть опыт состоит в произведении выстрела по круглой мишени . В этом случае пространство элементарных событийбесконечно. Оно совпадает с множеством точек.
Определение вероятности событий в общем случае (для произвольных пространств ) строится аксиоматическим методом.
Система аксиом теории вероятности была построена в веке выдающимся советским математиком, академиком А. Н. Колмогоровым.
В аксиоматике А. Н. Колмогорова случайное событие отождествляется с соответствующим подмножеством пространства элементарных событий. Например, случайное событие, состоящее в том, что «на игральном кубике выпало нечетное число очков» есть подмножествопространства элементарных событий
Такой подход удобен тем, что благодаря ему операциям над случайными событиями, таким как, сумма и произведение, соответствуют операции объединения (или суммы) и пересечения (произведения) множеств.
Пусть задано некоторое множество . Его будем называть пространством элементарных событий, а элементыбудем называть элементарными событиями.
Для любого подмножества будем обозначать через- дополнение множества.
Случайными событиями будем называть систему подмножеств множества, такую что
1. ;
2. Если , то;
3. Если , тои
Напомним, что итакже обозначаются, какисоответственно.
Замечание. Если конечно, то системапредставляет собой все возможные подмножества.
Определим в общем случае понятия совместных, несовместных, достоверных и недостоверных событий.
Определение. Рассмотрим случайные события Они называются несовместными, если
Определение. Пусть . Тогда событияиназывают противоположными. Событиеназывается достоверным, а событие(пустое множество) называется невозможным.
Определение. Система подмножеств со свойствами 1, 2, 3 называется алгеброй событий.
Аксиомы, задающие вероятность.
Пусть есть алгебра событий, определенная в пункте 1.
Определение. Вероятностью называется функция (на ), которая каждому случайному событиюставит в соответствие числои удовлетворяет следующим аксиомам:
Аксиома 1.
Аксиома 2.
Аксиома 3. Если случайные события попарно несовместимы (то естьт. ч.) то
Замечание. Если имеется бесконечное число попарно несовместных событий то в правой части последнего ряда стоит сумма ряда.
Аксиомы 1-3 вместе с понятием алгебры событий являются фундаментом всей теории вероятности. Все утверждения и теоремы выводятся из них логическим путем.
Приведем некоторые из этих утверждений и теорем.
Утверждение 1.
Доказательство.
Так как и событияинесовместимы, то из аксиом 1, 2, 3 следует
Утверждение доказано.
Замечание. При доказательстве утверждения 1 выведена полезная формула
Утверждение 2. (Вероятность суммы событий).
Доказательство.
Заметим сначала, что множества иможно представить в виде суммы непересекающихся множеств:
и
Далее из аксиомы сложения следует, что
и
Если из второго равенства вычесть первое, то получим требуемое равенство. Утверждение доказано.