АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Основные теоремы теории вероятности

Читайте также:
  1. I. МЕХАНИКА И ЭЛЕМЕНТЫ СПЕЦИАЛЬНОЙ ТЕОРИИ ОТНОСИТЕЛЬНОСТИ
  2. I. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ (ТЕРМИНЫ) ЭКОЛОГИИ. ЕЕ СИСТЕМНОСТЬ
  3. I.3. Основные этапы исторического развития римского права
  4. II Съезд Советов, его основные решения. Первые шаги новой государственной власти в России (октябрь 1917 - первая половина 1918 гг.)
  5. II. Основные задачи и функции
  6. II. Основные показатели деятельности лечебно-профилактических учреждений
  7. II. Основные проблемы, вызовы и риски. SWOT-анализ Республики Карелия
  8. IV. Механизмы и основные меры реализации государственной политики в области развития инновационной системы
  9. VI.3. Наследственное право: основные институты
  10. XII. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ АЛГОРИТМОВ
  11. А) возникновение и основные черты
  12. А) ОСНОВНЫЕ УСЛОВИЯ ВЕРНОЙ ПЕРЕДАЧИ СЛОВ, ОБОЗНАЧАЮЩИХ НАЦИОНАЛЬНО-СПЕЦИФИЧЕСКИЕ РЕАЛИИ

6.1. Теоремы сложения и умножения вероятностей событий.

Определение 10. Суммой или объединением двух событий А и В называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из событий А, В и обозначаемое как А+В или А В.

Определение 11. Пересечением или произведением событий А и В называется событие, состоящее в совместном наступлении событий А, В и обозначаемое как АВ или А В.

Замечание 1. Для того чтобы не ошибиться, с чем имеем дело, произведением или суммой, можно использовать простое правило: если при описании события используем союз «и», то это произведение, если союз «или», то это сумма.

Теорема 1.(Теорема сложения вероятностей для несовместных событий). Пусть события и несовместны, тогда

.

Следствие 1. Если события попарно несовместны, то

.

Следствие 2. Если события образуют полную группу, то вероятность их суммы равна 1, т.е.,

=1.

Следствие3. Сумма противоположных событий равна 1, т.е.,

.

Замечание 2. Следствие 3 удобно использовать при вычислении вероятности появления хотя бы одного события.

Теорема 2. (Теорема сложения вероятностей для совместных событий). Если события и совместны, то

.

Определение 12. Зависимыми и независимыми называют два события, если вероятность одного из них меняется или не меняется, в зависимости от того произошло уже другое событие или не произошло.

Теорема 3. (Теорема умножения вероятностей для независимых событий). Если события и независимы, то

.

Определение 13. События называются независимыми в совокупности, если каждое из них независимо по отношению к любому из остальных и по отношению к любому произведению остальных.

Следствие 1. Если события независимы в совокупности, то

.

Следствие 2. Если события независимы в совокупности, то вероятность того, что наступит хотя бы одно из них, равна

, где .

Определение 14. Вероятность Р(В/А) наступления события В при условии наступления в то же время события А называют условной.

Теорема 4. (Теорема умножения вероятностей для зависимых событий). Если события и зависимы, то

.

Следствие 1. Если события зависимые, то

.

Следствие 2. .

 

Рассмотрим несколько примеров на применение этих теорем.

 

Пример 6.1. Три стрелка делают по одному выстрелу по мишени. Известны вероятности попаданий: , , . Найти вероятности следующих событий:

1) – мишень поражена одним выстрелом;

2) – мишень поражена двумя выстрелами;

3) – мишень поражена тремя выстрелами;

4) – мишень не поражена;

5) – мишень поражена хотя бы одним выстрелом.

Решение. Введем следующие события: – попал первый стрелок, – попал второй стрелок, – попал третий стрелок.

1) Событие – мишень поражена одним выстрелом означает, что в мишень попал только один из стрелявших, т.е., первый стрелок попал, второй и третий не попали или второй попал, первый и третий промахнулись, или первый и второй стрелки не попали, а третий был точен. Составим событие из событий , , и им противоположных, используя понятие суммы и произведения событий и замечание 1.

.

События , , несовместны и независимы, поэтому воспользуемся теоремами 1 и 3.

2) Рассуждая аналогично п. 1), составим событие А2:

.

0,8·0,6·(1-0,9)+0,8·(1-0,6)·0,9+(1-0,8)·0,6·0,9=0,444.

3) Событие означает, что попали все стрелки: и первый и второй и третий, значит

Тогда по теореме 3: 0,8·0,6·0,9=0,432.

4) Событие – мишень не поражена, означает, что все стрелки промахнулись, т.е.

.

Тогда по теореме 3: (1-0,8)(1-0,6)(1-0,9)=0,008.

5) Для вычисления вероятности события воспользуемся замечанием 2. Введем противоположное событие - все промахнулись (заметим, что событие совпадает с событием ). Тогда =1-0,008=0,992.

 

Пример 6.2. Из 50 вопросов к экзамену два студента выучили 40. Найти вероятность того, что оба студента получат по вопросу, который они выучили.

Решение. Событие – первый студент получил вопрос, который выучил, событие – второй студент получил вопрос, который выучил. События и – зависимые, поэтому воспользуемся теоремой 4:

.

 

6.2. Формулы полной вероятности и Байеса.

Теорема 5. (Формула полной вероятности). Пусть некоторое событие А может произойти лишь вместе с одним из n несовместных событий H1, H2, …, Hn, составляющих полную группу (назовем их гипотезы). Тогда вероятность появления события А в этом испытании вычисляется по формуле

Разберем пример на применение этой теоремы.

 

Пример 6.3. Задача о переливании крови. При переливании крови надо учитывать группы крови донора и больного. Человеку, имеющему четвертую группу крови, можно перелить кровь любой группы; человеку со второй или третьей группой можно перелить кровь либо той же группы, либо первой; человеку с первой группой крови можно перелить кровь только первой группы. Среди населения 33,7% имеют первую группу, 37,5% - вторую, 20,9% - третью, 7,9 % - четвертую группы крови. Найти вероятность того, что случайно взятому пациенту можно перелить кровь случайного донора.

Решение. Воспользуемся теоремой 5. Пусть событие пациент выжил, т.е. группа крови ему подошла. Возможны следующие гипотезы:

H1 – у пациента первая группа крови;

H2 – у пациента вторая группа крови;

H3 – у пациента третья группа крови;

H4 – у пациента четвертая группа крови.

Найдем вероятности гипотез: исходя из условий задачи =0,337, =0,375, =0,209, =0,079.

Следует обязательно проверять, чтобы сумма вероятностей гипотез равнялась единице.

Контроль:

+ + + =0,337+0,375+0,209+0,079=1.

Найдем условные вероятности события .

Если имеет место гипотеза , т.е. у пациента первая группа, значит, ему подходит только донор с первой группой, тогда , т.к. 33,7% населения имеют первую группу.

Если имеет место гипотеза , то пациенту подходи донор с первой или второй группой крови, следовательно, .

Если имеет место гипотеза , то пациенту подходи донор с первой или третьей группой крови, следовательно, .

Если имеет место гипотеза , то пациенту подходи донор с любой группой крови, следовательно, .

Найдем полную вероятность события А.

Заметим, что при решении задачи мы не учитывали такой важный аспект при переливании крови, как резус-фактор.

 

Пример 6.4. В двух урнах находится по 3 белых и 7 красных шаров. Из первой урны наудачу извлекают один шар и кладут его во вторую урну. После этого из второй урны извлекают наудачу два шара. Найти вероятность того, что оба они окажутся красными.

Решение. В данном случае гипотезами являются два альтернативных события: H1 – из первой урны во вторую переложен белый шар; H2 – переложен красный шар. По условию =0,3; =0,7.

От того, какое из этих событий произошло, зависит соотношение белых и красных шаров во второй урне, а следовательно, и вероятность события А, состоящего в извлечении из второй урны двух красных шаров.

Найдем условные вероятности события А.

Если имела место гипотеза H1, то во второй урне окажется 4 белых и 7 красных шаров, следовательно,

.

Если же произошло событие H2, то изменится количество красных шаров во второй урне – их станет 8, следовательно,

Теперь по формуле полной вероятности находим вероятность события А:

Пусть по прежнему производится испытание, в результате которого событие А может произойти лишь вместе с одним из n несовместных событий H1, H2, …, Hn с вероятностями , . Допустим, что событие А произошло, но с какой из гипотез – неизвестно. Возникает вопрос: каковы теперь вероятности гипотез после того, как стал известен результат испытания?

Ответ на поставленную задачу дает следующая теорема.

 

Теорема 6. (Формула Байеса). Пусть случайное событие А может произойти лишь вместе с одним из n несовместных событий H1, H2, …, Hn, составляющих полную группу, и в результате испытания событие А произошло. Тогда вероятность того, что оно произошло вместе с гипотезой Hi, вычисляется по формуле

где - полная вероятность события А.

Рассмотрим задачу на применение этой формулы. Вернемся к задаче о переливании крови (пример 2.3).

 

Пример 6.5. Пусть в условиях примера 2.3 событие А произошло – переливание крови прошло успешно. Какова вероятность того, что у пациента была третья группа крови?

Решение. По формуле Байеса получим условную вероятность гипотезы H3:

.

Формула Байеса играет значительную роль в практических приложениях: она используется в теории стрельбы, в теории распознавания образов, технической диагностике и т.д.

 

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.018 сек.)