|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Основные теоремы теории вероятности6.1. 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 Определение 11. Пересечением или произведением событий А и В называется событие, состоящее в совместном наступлении событий А, В и обозначаемое как АВ или А 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
Следствие 1. Если события
Следствие 2. Если события
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
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
Определение 13. События Следствие 1. Если события
Следствие 2. Если события
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
Следствие 1. Если события
Следствие 2.
Рассмотрим несколько примеров на применение этих теорем.
Пример 6.1. Три стрелка делают по одному выстрелу по мишени. Известны вероятности попаданий: 1) 2) 3) 4) 5) Решение. Введем следующие события: 1) Событие События 2) Рассуждая аналогично п. 1), составим событие А2:
3) Событие Тогда по теореме 3: 4) Событие
Тогда по теореме 3: 5) Для вычисления вероятности события
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
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 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 Следует обязательно проверять, чтобы сумма вероятностей гипотез равнялась единице. Контроль:
Найдем условные вероятности события Если имеет место гипотеза Если имеет место гипотеза Если имеет место гипотеза Если имеет место гипотеза 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 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 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 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.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.013 сек.) |