- •1. Множества. Способы задания множеств.
- •2. Операции над множествами.
- •3. Перестановки. Размещение. Сочетание.
- •4. Множества с повторениями
- •5.Основные понятия математической логики.
- •6.Основные логические операции логики высказываний
- •7. Логические формулы
- •9.Закон поглощения:
- •9. Виды событий. Предмет теории вероятности.
- •10. Виды случайных событий.
- •11. Классическое определение вероятности . Свойства.
- •12.Частота событий. Статистическое определение вероятности.
- •13.Теорема сложений вероятности. ( не знаю надо доказательства или нет)
- •14. Теорема умножения вероятностей
- •15. Обобщение теорем сложения и умножения
- •16.Виды случайных величин
- •19. Геометрическое распределение.
- •20. Гипергеометрическое распределение.
- •21. Нормальное распределение (закон Гаусса).
- •22. Формула Пуассона.
- •23. Математические операции над случайными величинами
- •24. Числовые характеристики дискретных случайных величин:
- •25. Предмет математической статистики.
- •26. Генеральная и выборочная совокупность.
- •27. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка.
- •28. Способы отбора
- •29. Интервальный статистический ряд. Формула Стерджеса.
- •30.Статистическое распределение выборки.
- •31. Эмпирическая функция распределения дсв
- •32. Графическое изображение статистического наблюдения.
- •33. Гистограмма и полигон частот.
14. Теорема умножения вероятностей
Произведение событий. Произведением двух событий А и В называют событие АВ, состоящее в совместном появлении (совмещении) этих событий. Например, если А — деталь годная, В — деталь окрашенная, то АВ — деталь годна и окрашена.
Произведением нескольких событий называют событие, состоящее в совместном появлении всех этих событий. Например, если А, В, С — появление «герба» соответственно в первом, втором и третьем бросаниях монеты, то АВС — выпадение «герба» во всех трех испытаниях.
Условная вероятность. Во введении случайное событие определено как событие, которое при осуществлении совокупности условий S может произойти или не произойти. Если при вычислении вероятности события никаких других ограничений, кроме условий S, не налагается, то такую вероятность называют безусловной; если же налагаются и другие дополнительные условия, то вероятность события называют условной. Например, часто вычисляют вероятность события В при дополнительном условии, что произошло событие А. Заметим, что и безусловная вероятность, строго говоря, является условной, поскольку предполагается осуществление условий S.
Условной вероятностью РA (В) называют вероятность события В, вычисленную в предположении, что событие А уже наступило.
Исходя из классического определения вероятности, формулу РA (В) = Р (АВ) / Р (А) (Р (А) > 0 можно доказать. Это обстоятельство и служит основанием для следующего общего (применимого не только для классической вероятности) определения.
Условная вероятность события В при условии, что событие А уже наступило, по определению, равна
РA (В) = Р (АВ) / Р (А) (Р(A)>0).
Два события называют независимыми, если вероятность их совмещения равна произведению вероятностей этих событий; в противном случае события называют зависимыми.
Для независимых событий теорема умножения Р (АВ) = Р (А) РA (В) имеет вид Р (АВ) = Р (А) Р (В), (****)
С л е д с т в и е. Вероятность совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности, равна произведению вероятностей этих событий:
Р (А1А2 ... Аn) = Р (А1) Р (А2) ... Р (Аn).
15. Обобщение теорем сложения и умножения
А) Теорема сложения вероятностей совместных событий
Два события называются совместными, если появление одного из них не исключает появления другого в одном и том же опыте.
Теорема. Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления
P(A+B) = P(A) + P(B) — P(AB). (1)
Доказательство. Событие наступит, если наступит одно из трех несовместных событий , , . По теореме сложения вероятностей несовместных событий имеем (2)
Событие произойдет, если наступит одно из двух несовместных событий: , . Вновь применяя теорему сложения вероятностей несовместных событий, получаем . Откуда (3)
Аналогично для события Откуда .(4)
Подставив (3) и (4) в (2), находим P(A+B) = P(A) + P(B) — P(AB).
Б) формула полной вероятности
Формула полной вероятности позволяет вычислить вероятность интересующего события через условные вероятности этого события в предположении неких гипотез, а также вероятностей этих гипотез.
Пусть дано вероятностное пространство , и полная группа попарно несовместных событий , таких что . Пусть — интересующее нас событие. Тогда
.
В) Формула Бейеса
,
где
— априорная вероятность гипотезы A (смысл такой терминологии см. ниже);
— вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная вероятность);
— вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;
— полная вероятность наступления события B.
Г)Формула Бернулли
Пусть производится n независимых испытаний, причем вероятность появления события А в каждом испытании равна р, тогда вероятность ненаступления А равна q = 1 − p.
Если есть вероятность появления события А m раз в n испытаниях, то или