Теория вероятности
Виды вероятностей. Теоремы сложения
Рассматриваются виды вероятностей: безусловная, условная, полная и апостериорная. Анализируются теоремы сложения для совместных и несовместных событий, включая формулы для вероятности объединения произвольного числа событий. Приводятся примеры применения теорем для решения задач с пересекающимися и непересекающимися событиями.
Геометрическая вероятность
Чтобы преодолеть ограниченность классического определения вероятности неприменимого к испытаниям с бесконечным числом исходов вводят геометрическую вероятность- вероятность попадания точки в область. для лини для площади
Пример. На плоскости начерчены две концентрические окружности радиуса и . Найти вероятность попадания точки в кольцо.
Решение: Площадь кольца
Площадь большого круга
Вероятность .
Теоремы сложения вероятностей
Теорема 1Если события А и В - ** несовместны**, то
{ несовместны - значит .
Пример: Вероятность выхода изделия из строя при эксплуатации сроком до одного года равна 0,1, а при эксплуатации сроком до пяти лет - 0,3. Найти вероятность выхода изделия из строя при эксплуатации сроком от одного года до пяти лет.
Решение. Введем события:
{ выход изделия из строя при эксплуатации сроком до 1-го года } ,
{ выход изделия из строя при эксплуатации от 1-го года до 5-ти } .
{ выход изделия из строя при эксплуатации до 5-ти лет } .
Так как и - несовместные события { не могут наступить одновременно } , то событие . Из теоремы сложения несовместных событий - найдем вероятность выхода изделия из строя при эксплуатации сроком от одного года до пяти лет. Теорема 2Сумма вероятностей противоположных событий равняется единице
или , где , .
СледствиеВероятность полной группы несовместных событий (3)
Опр. Случайные события A и B называются совместными, если при испытании могут произойти оба события т.е. произойдет совмещение событий.
Теорема 3Вероятность суммы ** совместных событий**равна
Пример: Отдел технического контроля проверяет на стандартность по двум параметрам серию изделий. Было выявлено, что у 8 из 25 изделий не выдержан только первый параметр, у 6 изделий - только второй, а у 3 изделий не выдержаны оба параметра. Наудачу берется одно из изделий. Какова вероятность того, что оно не удовлетворяет стандарту?
Решение. Введем события:
{ у изделия не выдержан первый параметр } ,
{ у изделия не выдержан второй параметр } .
{ изделие не удовлетворяет стандарту } .
Событию благоприятствуют исходов. Вероятность наступления события можно найти по формуле классической вероятности . Событию благоприятствуют исходов. Вероятность наступления события можно найти по формуле классической вероятности . Событию , состоящему в том, что у взятой детали не выдержаны оба параметра, благоприятствуют исхода. Вероятность наступления события можно найти по формуле классической вероятности . Наступление события означает, что у взятого наудачу изделия либо не выдержан первый параметр, либо второй, либо оба вместе, т.е. . Число нестандартных изделий равно . События и - совместны { могут произойти одновременно } , тогда вероятность наступления события можно найти по формуле Получим, .
Условная вероятность
Опр. Событие называется ** зависимым**от события , если вероятность появления события А зависит от того произошло событие В или нет?
Опр. Условной вероятностью или называется вероятность появления события при условии, что событие В уже произошло.
Пример: В урне 3-и белых и 3-и черных шара. Из урны дважды вынимают по одному шару, не возвращая их обратно. Найти вероятность появления белого шара { событие В } , если при первом испытании был извлечен черный шар { событие А } .
Решение. Всего в урне 6-ть шаров. После первого испытания { извлечение черного шара - событие А } в урне осталось 5-ть шаров из них 3-и белых. Вероятность вытащить белый шар { событие В } , ** при условии, что 1-м был черный есть { подсчитаем по формуле классической вероятности: m - благоприятные события - три белых шара, n - всевозможные события - всего шаров в урне пять } . ТеоремаВероятность ** произведения двух зависимых событийравна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого
СледствиеВероятность совместного появления нескольких событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности остальных Например: для трех событий > Пример: В коробке девять одинаковых радиоламп, три из которых были в употреблении. В течение рабочего дня мастеру для ремонта аппаратуры пришлось взять две радиолампы. Какова вероятность того, что обе взятые лампы были в употреблении?
Решение. Введем события:
{ 1 - я взятая лампа была в употреблении } ,
{ 2 - я взятая лампа была в употреблении } .
{ обе взятые лампы были в употреблении } .
Событие . Вероятность того, что первая взятая радиолампа была в употреблении, подсчитаем по формуле классической вероятности: m - благоприятные события - три лампы были в употреблении, n -всевозможные события - всего ламп в коробке девять . После того как произошло событие , в коробке осталось восемь ламп из которых две были в употреблении. Событие наступает только при условии, что событие наступило, поэтому для нахождения вероятности события , состоящего в появлении второй раз радиолампы, бывшей в употреблении используем условную вероятность { так как события зависимы } . Следовательно, вероятность появления двух таких ламп может быть найдена по теореме о вероятности ** произведения зависимых событий**- по формуле Замечание. Из формулы получим формулу для условной вероятности
Другие статьи из категории
- Основные формулы теории вероятности
- Доверительный интервал: определение и методы построения
- Методы нахождения оценок: теория и практическое применение
- Проверка гипотезы о показательном распределении: методы и критерии
- Критерий согласия Пирсона: методика и применение для проверки гипотез о виде распределения
Похожие статьи
Все статьи →Теория вероятности
Критерий согласия Пирсона: методика и применение для проверки гипотез о виде распределения
Методика включает вычисление статистики хи-квадрат как суммы нормированных квадратов разностей между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами.…
Теория вероятности
Проверка гипотезы о показательном распределении: методы и критерии
Методы проверки включают критерий согласия Пирсона (хи-квадрат), критерий Колмогорова–Смирнова или использование графического анализа,…
Теория вероятности
Методы нахождения оценок: теория и практическое применение
Метод моментов заключается в приравнивании теоретических моментов распределения к их эмпирическим аналогам. Метод максимального…
Теория вероятности
Доверительный интервал: определение и методы построения
Построение доверительного интервала зависит от типа параметра (например, математическое ожидание, дисперсия) и распределения данных. Для…
Теория вероятности
Основные формулы теории вероятности
Теория вероятности изучает закономерности случайных событий, предлагая инструментарий для их количественной оценки. Рассматриваются…
Нужен расчёт?
Пришлите исходные данные — уточним состав работы и ответим по срокам.