- •Теория вероятностей и математическая статистика. Часть 1
- •Введение
- •1.Основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Понятие вероятности
- •1.2. События. Пространство элементарных исходов.
- •1.3.Вероятностное пространство
- •1.4. Условные вероятности
- •2.1. Виды случайных величин. Распределение дискретных случайных величин.
- •Независимость событий
- •2. Случайные величины. Распределение вероятностей
- •2.2. Характеристики дискретной случайной величины и их свойства.
- •2.3.Непрерывные случайные величины. Функция плотности вероятностей.
- •2.4.Интегральная функция распределения
- •2.5. Нормальный закон распределения. Асимметрия. Эксцесс.
- •2.6.Функция от случайных величин
- •Двумерные случайные величины
- •Условные законы распределения.
- •Корреляционный момент. Коэффициент корреляции.
- •3.Основы статистической методологии. Статистическое оценивание.
- •3.1. Выборочные статистики. Функция правдоподобия.
- •3.2. Эмпирическая функция распределения. Гистограмма. Свойства оценок
- •Общие свойства оценок параметров
- •Неравенство Крамера-Рао в частном случае
- •Достаточные оценки параметров.
- •Оценивание параметров методом максимального правдоподобия.
- •Интервальные оценки параметров распределения
- •3.7.1. Доверительный интервал для оценки математического ожидания
- •3.7.2 Доверительный интервал для оценки дисперсии
- •Статистическая проверка гипотез
- •Заключение
- •Литература
1.3.Вероятностное пространство
Рассмотрим теперь аксиоматическую схему описания вероятности. Пусть Ω={w1,w2,…,wn}-некоторое множество, w1,w2,…,wn-элементарные события(исходами). Тогда Ω-пространство элементарных событий, а его подмножества-Аi≤Ω-события.
Ранее мы уже отметили, что операции над событиями аналогичны операциям над подмножествами. Однако в теории вероятностей употребляется своя терминология, связь которой с теоретико-множественной терминологией приведена в таблице 1. Обычные свойства операций над множествами переносятся и на операции над событиями.
В общем случае бесконечного пространства Ω мы рассматриваем не все подмножества Ω, а лишь некоторые классы этих подмножеств, называемые алгебрами и σ-алгебрами множеств.
Определение. Назовем класс А подмножеств пространства Ω алгеброй множеств, если
øЄА, ΩЄА.
АЄ£=> ĀЄА.
А1,А2ЄА=> A1∩A2ЄА, А1UA2ЄА.
Определение.
Алгебру множеств А назовем
σ-алгеброй, если из АnЄА,
n=1,2,…,∞ следует
Є£;
Є£.
Таблица 1
-
Обозначение
Терминология в теории множеств
Терминология в теории вероятностей
Ω
Пространство, универсальное множество
Пространство элементарных событий, достоверное событие
WЄΩ
Элемент пространства
Элементарное событие
A≤Ω
Множество А
Событие А
А U B
Сумма или объединение множеств А и В
Сумма событий А и В
А∩В
АВ
Пересечение множеств А и В
Произведение событий А и В
А\В
Разность множеств А и В
Разность событий А и В
ø
Пустое множество
Невозможное событие
Ā
Дополнительное множество А
Противоположное А событие
А∩В=ø
АВ= ø
А и В не пересекаются
А и В несовместимы
А≤В
А-есть подмножество В
А влечет событие В
А=В
А и В равны
А и В равносильны
Определение. Тройку {Ω,£,P}, где Ω,£ определены нами ранее, а Р-числовая функция, определяемая на событиях и называемая вероятностью, будем называть вероятностным пространством при выполнении следующих аксиом:
а) Р(а)≥0, АЄ£;
б) Р(£)=1; (1.1)
в) Р(А+В)=Р(А)+Р(В); АВ=ø.
Из этих аксиом вытекают следующие свойства вероятности:
1) если А≤В, то Р(В\А)=Р(В)-Р(А). (1.2)
Действительно, В=А+(В\А), А∩(В\А)=ø, то по аксиоме Р(В)=Р(А)=Р(В\А);
2) если А≤В, то Р(А)≤Р(В), что следует из аксиомы (а);
3)
Є£=>
0≤P(A)≥1,
так как из аксиомы (б)
ø≤А≥Ω;
4) Р(Ā)=1-Р(А), А+Ā=Ω, АĀ=ø;
5) Р(ø)=0;
6) если события Аi и Аj попарно несовместимы
i,j:
i
j
AiAj=ø;
то Р(А1+А2+…Аn)=
;
(1.3)
для любых событий А1,А2,…,Аn:
Р(
)≤
Действительно, представим в виде суммы попарно несовместимых событий: Вi=Ai\(A1UA2U…Aк-1).
=
.
Используя свойство 6, имеем Р(
)=
.
Но так как Р(Вк)≤Р(Ак), то
свойство доказано.
8)Р(АUB)=P(A)+P(B)-P(AB)
(1.4)
Так как АUB=А+(В\АВ), то с использованием аксиомы (в) имеем Р(АUB)=P(A)+P(B\AB). Учитывая свойство (1) Р(В\АВ)=Р(В)-Р(АВ) получаем выражение (1.4).
