- •Методические разработки по курсу
- •Тема 1. Элементы комбинаторики
- •Действие
- •Д ействие { Павел, Сергей, Александр}
- •Семьи: 1 2 3 4 Действие
- •Тема 2. Стохастический эксперимент. Случайные события. Операции над случайными событиями.
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 3. Классический способ определения вероятности случайного события
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 4. Геометрические вероятности
- •Примеры решения задач
- •Тема 5. Условные вероятности. Понятия независимости случайных событий. Теоремы умножения и сложения вероятностей.
- •Примеры решения задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 6. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •Примеры решения задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Рекомендуемая литература
- •Методы вычислений вероятностей случайных событий
- •603600, Гсп-20, н. Новгород, пр. Гагарина, 23.
Тема 3. Классический способ определения вероятности случайного события
Литература: [1, c. 20-38], [2, c.24-28], [3, c.15-20], [6, c.19-22], [7, c.30--37], [8, c.21-25], [9, с. 13-24], [10, с.15-25],[11,с.21-28].
Занятие предназначено для овладения методами вычисления вероятностей случайных событий, которые связаны со стохастическими экспериментами с конечным числом исходов. Классическое определение вероятности применяется в том случае, когда пространство элементарных событий состоит из конечного числа элементарных событий и все элементарные события равновозможны. В этом случае для определения вероятности случайного события А учитывается только количество элементарных случайных событий, составляющих событие А , без учета их качественного различия. Согласно классическому способу определения вероятности случайного события имеем:
здесь
-
количество исходов, благоприятствующих
наступлению события
,
- число всех исходов,
описания которых содержатся в множестве
.
Основными методами вычисления вероятности
случайного события для таких случайных
экспериментов являются методы
комбинаторики. Используют также свойства
вероятности, позволяющие определить
вероятность противоположного события,
вероятности суммы случайных событий и
другие.
Примеры решения задач
Задача
1. В урне
белых и
черных шаров (
Из урны вынимают сразу два шара. Найти
вероятность того, что оба шара будут
белыми.
Решение:
Для того, чтобы описать пространство
элементарных исходов данного эксперимента,
пронумеруем все шары. Пусть белые шары
имеют номера от 1 до
,
а черные – номера от
до
.
Множество
означает множество всех шаров. Случайный
эксперимент заключается в случайном
выборе двух элементов из множества G.
Тогда элементарный исход эксперимента
может быть описан как множество из двух
элементов, т.е.
,
где
- номера вынутых шаров. Заметим, что
порядок выбора элементов
здесь не важен. Все элементарные исходы
равновозможны в силу симметрии
эксперимента, их общее число равно
.
Запишем событие А, означающее, что
выбраны два белых шара , A=
Число элементарных исходов,
благоприятствующих наступлению события
А, равно
Вероятность события А вычисляется как
отношение числа элементарных исходов,
благоприятствующих наступлению события
А к общему числу элементарных исходов,
т.е.
Задача 2. В лифт 9-этажного дома входят 3 человека. Найти вероятность того, что все они выйдут на разных этажах.
Решение:
Случайный эксперимент заключается в
случайном выборе номера этажа для
каждого из трех пассажиров лифта.
Элементарный исход такого эксперимента
может быть описан как вектор с тремя
компонентами, где первая компонента
означает номер этажа первого человека,
вторая – второго, а третья - номер этажа
третьего человека. Будем считать, что
в начальный момент лифт находится на
первом этаже. Тогда естественно
предположить, что пассажиры выбирают
этажи со второго по девятый. Опишем
множество всех элементарных исходов
.
Запишем формально событие
.
Посчитаем, сколько различных элементов
содержит множество .
Их столько, сколько можно составить
различных векторов с тремя компонентами,
для которых каждая из трех компонент
может принимать различные значения
из множества {2,3,…9}. Для
выбора первой компоненты вектора
подходит 8 вариантов, для выбора второй
и третьей компонент так же существует
по 8 различных вариантов. Таким образом
получаем, что искомое количество векторов
равно 888,
и
Аналогично вычисляем количество
элементов, содержащихся в множестве
A,
Искомая вероятность получается
равной
Ответ: Р(А)=21/320.656.
Задача 3. Игральный кубик подбросили два раза. Найти вероятность того, что сумма выпавших очков равна 5.
Решение:
В данном случайном эксперименте случайно
количество очков, выпавших на кубике
при каждом броске. Поэтому элементарный
исход такого случайного эксперимента
может быть описан как вектор с двумя
компонентами, где первая и вторая
компоненты означают соответственно
количество очков, выпавших при первом
и втором броске игрального кубика. Все
такие исходы будут равновозможными в
силу симметрии случайного эксперимента.
Опишем множество всех элементарных
исходов
Множество содержит
различных элементов. Событие А формально
запишется следующим образом:
.
Для вычисления N(A) можно
просто перебрать все описания элементарных
исходов, содержащиеся в множестве А,
а именно
,
и
Ответ:
Замечание:
Следует заметить, что если описывать
элементарные исходы как неупорядоченные
двухэлементные множества, т.е.
,
то интересующее нас случайное событие
можно описать с помощью элементов
множества
,
но в данном случае нельзя использовать
классический способ определения
вероятностей случайного события, так
как элементарные исходы, описания
которых содержатся в множестве
,
не являются равновозможными. Покажем
это используя равновозможность исходов,
описания которых составляют множество
.
Рассмотрим два различных элементарных
исхода, которым соответствуют элементы
и
.
Для наступления элементарного случайного
события {
}
необходимо и достаточно появление
элементарного исхода, описанного
элементом
Событию {
},
соответствуют описания
и
.
Таким образом событиям {
}
и {
}
соответствует разное количество
равновозможных элементарных случайных
событий, описанных элементами множества
,
следовательно такие случайные события
не являются одинаково вероятными.
