- •Тема 12.1. Теория вероятностей
- •1. Случайные события
- •1.1. Классификация событий
- •1.2. Алгебра событий. Диаграммы Эйлера-Венна1
- •Сумма и произведение любого числа событий.
- •Виды событий и их множеств, свойства операций над событиями
- •Свойства основных операций над событиями
- •Контрольные вопросы
- •2. Вычисление вероятностей
- •2.1. Классическое определение вероятности событий
- •1.1. Классическая схема испытаний
- •1.2. Свойства функции вероятности, определенной по классической схеме
- •Контрольные вопросы
- •2. Элементы комбинаторики
- •2.1. Перестановки
- •Контрольные вопросы
- •2.2. Сочетания
- •Теорема
- •Контрольные вопросы
- •2.3. Размещения
- •Контрольные вопросы
- •§ 4. Аксиоматическое определение вероятности событий
- •4.1. Аксиоматическое построение теории вероятностей
- •4.2. Свойства функции вероятности
- •Пример.
- •Контрольные вопросы
- •§ 5. Статистическое определение вероятности событий
- •Контрольные вопросы
Контрольные вопросы
1. В чем состоит геометрический способ вычисления вероятности событий?
§ 4. Аксиоматическое определение вероятности событий
4.1. Аксиоматическое построение теории вероятностей
Аксиоматическое построение теории вероятностей было предложено А. Н. Колмогоровым [3]. Исходным понятием этой теории является множество различных элементов, называемых элементарными событиями. Это множество может быть конечным или бесконечным, несчетным или счетным. В последнем случае его можно записать в виде последовательности
,
где ( ) – элементарное событие.
На основе него строится множество подмножеств множества . Элементы множества называют случайными событиями. Над ними определяют действия сложения, умножения и взятия противоположного события. Суммой двух множеств является множество элементов, каждый из которых является элементом хотя бы одного из складываемых множеств. Произведением двух множеств (событий) называется множество элементов, каждый из которых входит в состав каждого из перемножаемых множеств. Противоположным множеству называется множество , состоящее из всех элементов множества , не являющихся элементами множества . В состав множества включают также пустое множество , не содержащее ни одного элемента.
На множестве определяется функция вероятности , удовлетворяющая следующим аксиомам.
Аксиома 1. Каждому случайному событию ставится в соответствие неотрицательное число
, (1)
называемое его вероятностью.
Аксиома 2. . (2)
Аксиома 3. Если события попарно несовместны, т.е. (где и ), то
. (3)
4.2. Свойства функции вероятности
Из этих аксиом получаются следующие следствия:
(см. формулу (1.2.4)); (1)
(см. (1.2.5)); (2)
то (см. формулу (1.2.6)); (3)
(см. формулу (1.2.7)); (4)
(5)
Формула (5) называется теоремой сложения вероятностей произвольных событий.
. (6)
Настоящее свойство следует из свойств, выраженных соотношениями (5) и (3).
Обобщая свойство (6) на произвольное число событий, получаем
. (7)
Отметим сначала, что свойства 1-3 классической функции вероятности, представленные формулами (1.2.1)–(1.2.3), составляют содержание аксиом и выполняются автоматически. Приступим к доказательству остальных свойств функции вероятности.
1. .
Доказательство
Очевидно
.
Т.к.
,
то
.
Следовательно,
.
2. .
Доказательство
Очевидно
.
Т.к.
,
то
.
3. Если , то .
Доказательство
Пользуясь свойствами операций над событиями, приведенными в табл. 2.6.1, получаем следующую цепочку соотношений
.
Поскольку , то выполняется соотношение . Это обстоятельство позволяет завершить цепочку тождественных преобразований в виде
Т.к.
,
то, вычислив функцию вероятности от обеих частей последнего равенства, получим
.
4. .
Доказательство
Т. к. согласно аксиоме 1 , то из формулы (2) следует, что . Снова, учитывая аксиому 1, получаем . Окончательно
.
5. - теорема сложения вероятностей произвольных событий.
Доказательство
Пусть события и не являются несовместными. Для доказательства настоящей теоремы воспользуемся аксиомой 3. Для этого событие представим в виде суммы несовместных событий. Возможны три следующих представления:
;
;
.
В справедливости этих соотношений можно убедиться или с помощью диаграмм Венна или аналитически. Действительно, например, для первого из соотношений получаем
.
Поскольку сложение событий обладает свойством коммутативности, то справедливость второго равенства следует из справедливости первого. Для обоснования третьего разложения суммы выполним следующие преобразования
.
Применяя аксиому 3 к трем разложениям суммы на частные случаи, получим
;
;
.
Выражая из первых двух уравнений вероятности и и подставляя их в третье, получим
.
Из последнего равенства после тождественных преобразований получаем следствие 5.