- •Краткие исторические сведения о развитии взглядов на вещество как на молекулярную среду [1] (4 - 7 стр.)
- •Основные элементы теории вероятностей. Понятие случайного события.
- •Случайные величины.
- •Вероятность случайного события
- •Нормировка вероятностей.
- •Теорема сложения вероятностей.
- •Теорема умножения вероятностей
- •Плотность вероятности
Нормировка вероятностей.
. Число nA не может бывает отрицательным, т.е. . Максимальное число благоприятных случаев появления случайного события nA=N т.е. Р(A)=1 - вероятность достоверного события.
Суммой события А и В называется событие С, состоящее в появлении хотя бы одного из событий - либо события А либо событие В.
.
К примеру, если
A - достать из колоды даму, В - любую карту масти треф,
С - хотя бы один признак или масть треф или дама
Суммой нескольких событий называется событие, состоящее в появлении хотя бы одного из этих событий.
Если оба признака вместе (дама масти треф), то имеем произведение событий (пересечение событий):
.
Произведением двух или нескольких событий называется событие, состоящее в совместном появлении всех этих событий.
Как вычислить вероятность суммы событий и вероятность произведения двух событий?
Теорема сложения вероятностей.
а) Несовместимые (взаимоисключающие) события.
Пусть событие А - появление молекулы в объеме V1, событие В - в объеме V2 , тогда вероятность события С - появление молекулы либо в объеме V1 либо в объеме V2 будет
Р(C) = Р(A+B)= P(V1 +V2) =
=P(V1)+P(V2)
, т.е.
P(A+B )= P(A) + P(B).
Вероятность суммы двух несовместимых событий равна сумме вероятностей этих событий.
Вероятность суммы нескольких несовместимых событий равна сумме их вероятностей.
Если события А, В, С, D ... образуют полную группу, то вероятность полной группы событий равна 1, т.к. это событие достоверное.
Противоположные события образуют полную группу событий.
Пример.
Пусть Р(A + )=Р(A) +P( ) =1, Тогда
Р( ) =1-P(A).
Следовательно события А и - образуют полную группу.
б) Совместимые события
В случае, когда события A и B совместимы имеем:
Р(A)= P(V)1 , P(B)=P(V2).
Теперь P(C)= P(A)+P(B)= P(V1)+P(V2)=
Т.е. для совместимых событий справедлива формула:
Р(A+B)=P(A)+ P(B) - P(AB)
В случае когда события Ai совместимы, вероятность их суммы выражается формулой
,
где суммы распространяются на все возможные комбинации различных индексов i, j, k, ..., взятых по одному, по два, по три и т. д.
Теорема умножения вероятностей
Следует обратить внимание на понятия зависимого и независимого случайного события.
Независимыми событиями А и В будем называть события, для которых появление одного из них не зависит от того, наступило или не наступило другое событие.
В этом случае вероятность произведения событий А и B подсчитывается по формуле:
P(AB)= Р(A B)= P(A) P(B).
Для нескольких независимых событий
.
Если появление события В зависит от осуществления события А, то такие события называются зависимыми. В этом случае вводится понятие условной вероятности.
Условной вероятностью события А при наличии события В называется вероятность события А, вычисленная при условии, что событие В произошло.
Эта вероятность обозначается Р(А/B).
Тогда вероятность сложного события, заключающегося в осуществлении и события А, и события В, определится как
P(AB)=Р(A B)=P(А В) = P(A) P(B/A), или
P(AB)= P(B) P(A/B),
т.е. как произведение вероятности события А на условную вероятность события В и наоборот.
Пример.
В урне находится "а" белых и "b" черных шаров. Некто подходит и вынимает из урны наугад по одному шару, не возвращая их обратно. Найти вероятность того, что вторым по счету будет белый шар.
Шары из урны могут быть изъяты в следующей последовательности: (чч+бч+бб+чб).
Нас интересует вероятность двух последних событий, когда вторым по счету будет белый шар, т.е.
P(бб+чб) .
Для случая нескольких событий
P(A1A2 ... An)=Р(A1) P(A2/A1) P(A3/A1A2) ... P(An/A1A2 ... An).