- •Вопрос 1. События и вероятность.
- •3 Подхода к определению понятия вероятности:
- •Вопрос 2. Аксиоматическое строение теории вероятности.
- •Вопрос 3. Правило сложения.
- •Вопрос 4. Правило умножения вероятностей.
- •Вопрос 5. Формула полной вероятности. (формула Байеса).
- •Вопрос 6. Повторение опытов.
- •Вопрос 7. Ряд распределения. Функции распределения.
- •Вопрос 8. Плотность распределения.
- •Вопрос 9. Математическое ожидание. Дисперсия, среднеквадратичное отклонение.
- •Вопрос 10. Моменты распределения.
- •Вопрос 11. Биномиальный закон распределения (закон распределения Дискретной Случайной Величины).
- •Вопрос 12. Нормальный закон распределения(закон Гаусса).
- •Вопрос 13. Функция распределения системы двух случайных величин.
- •Вопрос 14. Плотность распределения системы 2-х случайных величин.
- •Основные свойства совместной плотности распределения
- •Вопрос 15.
- •Вопрос 16. Числовые характеристики системы двух случайных величин.
- •Вопрос 17. Математическое ожидание функции. Дисперсия функции.
- •Вопрос 18. Теоремы о числовых характеристиках.
- •Вопрос 19. Неравенство Чебышева(Закон больших чисел.).
Вопрос 2. Аксиоматическое строение теории вероятности.
В основе лежит построение математической модели случайного эксперимента. При введении аксиом используется частотный подход.
Случайный эксперимент->модель случайного эксперимента
Множество элементарных исходов->пространство
элементарных событий
={
}
1={ЦЦ}
2={ГЦ}
3={ЦГ}
4={ГГ}
Множества
Счетные – можно поставить в соответствии натуральных чисел, то есть пронумеровать.
Например, бросание монеты до появления герба
1={Г} 2={ЦГ} 3={ЦЦГ} …
Непрерывные – когда заполняется полностью интервал.
Подмножества пространства
называются событиями. Таким образом
любое событие
в точке
i
, составляющие событие А называются
благоприятствующими события А или
входящими в событие А.
А – выпадение герба.
А={ω2+ ω 3}
UΩ А=А1∙А2
V0
Построение алгебры событий позволяет изображать случайные события через простые.
Е
сли
всякий раз, когда происходит событие А
происходит и событие В, то говорят, что
А входит в В.
А и В – несовместные, так как
не имеют общих точек. Ω
Диаграмма Венна
Ω
А входит в В =>
Если каждый раз, когда происходит событие А, происходит событие В и ,когда происходит В, происходит и А, то говорят , что события А и В равносильны или эквивалентны.
Ω
А
=В
Суммой событий А и В называют событие С, наступающее тогда, когда наступает хотя бы 1 из событий А или В.
С=А+В→(теоретико-множественный подход)→С=АUВ (объединение)
Ω
П
роизведением
А и В называется событие С, наступающее
тогда , когда наступает событие А и В.
С
=АВ→(ТМП)→А∩В
Ω
А+А=А А∙А=А А+U=U А∙ U= А А+V=А А∙ V= V
АUА=А А∩А=А А+Ω=Ω А∩Ω=А АU V=А А∩0=0
Законы:
переместительный (коммутативный)
А+В=В+А
АВ=ВА
сочетательный (ассоциативный)
(А+В)+С=АВ+ВС
(АВ)С=А(ВС)
распределительный (дистрибутивный)
А(В+С)=АВ+АС
А+(ВС)=(А+В)(А+С)
События, наступающие, когда не наступает
событиеА, называется противоположным
событию А(или
).
U=v
V=U
А=А
А+
А=U
↓ТМП ↓ТМП ↓ТМП
Ω=0 0=Ω А+ А=Ω
А А=V
A∩ A=0
Правило де Моргана (А+В)= А+ В
(АВ)= А+ В
А и В – несовместные, если пересечение А и В=0 (А∩В=0)
Событие А1,А2,…,Аn образуют полную группу, если Uni=1Ai=Ω
Р(А) – вероятность события А
Событию А ставится в соответствие числу Р(А)
Аксиомы:
вероятность А заключена между 0 и 1(
)
(1.7)Р(V)=0, Р(U)=1 (1.8)
Если А и В несовместные события(А∩В=0), то Р(А+В)=Р(А)+Р(В) (1.9)
Р(А)=
ωi€AР(ωi)
(1.10)
Н
а
основании (1.8) получим Р(Uni=1ωi)=P(Ω)=1
Н
а
основании (1.9) получим Р(Uni=1ωi)=
ni=1P(ωi)
ni=1P(ωi)=1
Тогда все элементы события равновозможные.
Р(ω1)= Р(ω2)=…= Р(ωn)=1/n
|A|=m(А)
Мощность множества А – числоточек, входящих в А
Подставим в (1.10) |A|=m(А):
Р(А)= m(А)/n
Пространство элементарных событий Ω с заданным на нем распределением вероятности называется вероятностным пространством.
