|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Теоремы сложения и умножения вероятностей случайных событийЕсли случайные события А и В являются несовместными событиями с известными вероятностями, то справедлива следующая теорема, называемая теоремой сложения. Теорема 8.1. Вероятность наступления случайного события А или несовместного с ним события В равна сумме вероятностей этих событий: Р(А или В) = Р(А) + Р(В) (8.5) Пример 8.2. В коробке находятся 2 упаковки аспирина, 3 — анальгина и 5 — амидопирина. Наугад извлекается одна упаковка. Найти вероятность того, что ею окажется упаковка аспирина или анальгина. Решение. Вероятность извлечения упаковки аспирина (вероятность события А) в соответствии с формулой классической вероятности равна: Р(А) = 2/10=0,2 Аналогично вероятность извлечения упаковки анальгина (вероятность события В) равна: Р(В) =3/10=0,3 Поскольку данные события являются несовместными (если извлечена упаковка аспирина, то при этом упаковка анальгина не извлечена, и наоборот), для нахождения искомой вероятности в соответствии с теоремой 8.1 следует сложить найденные вероятности: Р(А или. В) = Р(А)+ Р(В) = 0,2 + 0,3 = 0,5. Определение. Случайное событие Л, состоящее в том, что случайное событие А не произошло, называется событием, противоположным событию А. Для противоположных событий справедлива следующая теорема. Теорема 8.2. Сумма вероятностей наступления случайного события А и противоположного ему события А равна единице: P(A)+P(Ā)=1 (8.6) Например, вероятность выпадения герба при однократном подбрасывании монеты равна 0,5, вероятность выпадения цифры также равна 0,5. Поскольку выпадение цифры представляет собой случайное событие, состоящее в невыпадении герба, то выпадение цифры является событием А, противоположным событию А (выпадение герба). В то же время сумма вероятностей этих событий действительно равна единице. Определение. Случайные события А и В называются независимыми, если вероятность осуществления каждого из них не зависит от того, осуществилось ли при этом другое событие. Например, при одновременном подбрасывании двух монет случайное событие А, состоящее в выпадении герба у одной монеты, и событие В, состоящее в выпадении герба у другой монеты, являются независимыми событиями, поскольку вероятность события А равна 0,5 и не зависит от того, осуществилось ли при этом событие В, и наоборот, вероятность события В также равна 0,5 и не зависит от того, произошло ли при этом событие А. Если случайные события Л и В являются независимыми событиями с известными вероятностями, то справедлива следующая теорема, называемая теоремой умножения вероятностей для независимых событий. Теорема 8.3. Вероятность наступления двух независимых случайных событий А и В равна произведению вероятностей этих событий: Р(А и В) = P(A)*P(B) (8.7) Пользуясь этой теоремой, легко определить, например, вероятность выпадения гербов на двух одновременно подбрасываемых монетах. Действительно, поскольку, как уже обсуждалось выше, событие А, состоящее в выпадении герба у первой монеты, и событие В, состоящее в выпадении герба у второй монеты, являются независимыми и вероятности каждого из них равны 0,5, то по формуле (8.7) получим: Р(А и В) = Р(А)* Р(В) = 0,5*0,5 = 0,25. Определение. Случайное событие В называется зависимым от случайного события А, если вероятность осуществления события В зависит от того, произошло ли событие А. Определение. Вероятность осуществления случайного события В, вычисленная при условии наступления события А, называется условной вероятностью события В и обозначается Р(В/А). Если случайные события Л и 6 являются зависимыми событиями, причем, например, событие В зависит от события А, то справедлива следующая теорема, называемая теоремой умножения вероятностей для зависимых событий. Теорема 8.4. Вероятность наступления случайного события А и зависящего от него события В равна произведению вероятности события А на условную вероятность события В: Р(А и В) = Р(А) * Р(В/А) (8.8) Пример 8.3. В корзине находятся 2 белых и 3 красных шара. Из корзины извлекают наугад один шар и, не возвращая его в корзину, извлекают наугад еще один шар. Найти вероятность того, что оба извлеченных шара окажутся белыми. Решение. Пусть случайное событие А состоит в том, что первый извлеченный шар окажется белым. Вероятность этого события в соответствии с классическим определением вероятности равна: P(A)=2/5=0,4 поскольку всего в корзине 5 шаров, 2 из которых белые. Случайное событие В, состоящее в том, что второй извлеченный шар окажется белым, является зависимым от события А, поскольку в случае наступления события А в корзине останется только один белый шар из четырех и вероятность события В будет равна P(В/A) = 0,25, а в случае ненаступления — два белых шара из четырех и вероятность события В окажется равной Р(В/Ā) = 0,5. Вследствие этого для определения вероятности того, что оба извлеченных шара окажутся белыми, следует воспользоваться теоремой умножения вероятностей зависимых событий, в результате чего найдем искомую вероятность: Р(А и В)=Р(А) * P(B/A) = 0,4*0,25 = 0,1.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |