- •Кафедра Теории функций и функционального анализа Кафедра Геометрии и высшей алгебры
- •Методические указания и задачи для студентов факультета информатики и управления
- •Т еория вероятностей
- •2. Классификация событий. Классическое определение вероятности. Статистическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •Задачи.
- •Ответ: 0,4
- •3. Геометрическое определение вероятности
- •Задачи.
- •4. Теоремы сложения и умножения вероятнотей. Зависимые и независимые события.
- •Задачи.
- •Формула полной вероятности. Формула байеса.
- •Задачи.
- •Формула бернулли. Распределение пуассона. Локальная и интегральная теоремы лапласа.
- •Задания.
- •Ответ: а) 0,0104; б) 0,625.
- •7. Закон распределения и числовые характеристики дискретной случайной величины.
- •Задачи.
- •8. Функция распределения. Плотность вероятности. Числовые характеристики непрерывных случайных величин. Нормальный закон распределени.
- •Задачи.
- •9. Закон больших чисел. Предельные теоремы
- •Задачи.
- •Литература
2. Классификация событий. Классическое определение вероятности. Статистическое определение вероятности. Свойства вероятности.
Под вероятностью, в широком смысле, понимают количественную меру неопределенности. Это – число, которое выражает степень уверенности наступления того или иного случайного события.
Случайным называется событие, которое может произойти или не произойти в результате некоторого испытания. В дальнейшем для простоты мы будем опускать термин «случайный».
Мы определим испытание (опыт, эксперимент) как процесс, включающий определенные условия, которые приводят к одному из нескольких возможных исходов. Исходом опыта может быть результат наблюдения или измерения. Единичный, отдельный исход испытания называется элементарным событием.
Достоверное событие – это событие, которое обязательно произойдет в результате испытания. Например, если в урне содержатся только белые шары, то извлечение из нее белого шара есть событие достоверное.Другой пример, если мы подбросим вверх камень, то он обязательно упадет на Землю в силу действия закона притяжения, то есть результат этого опыта заведомо известен. Достоверные события условимся обозначать символом .
Невозможное событие – это событие , которое не может произойти в результате данного опыта (испытания). Извлечение черного шара из урны с белыми шарами есть событие невозможное событие. Невозможное событие обозначим .
Совместные события. Несколько событий, называются совместными, если в результате эксперимента наступление одного из них не исключает появление других. Например, в магазин вошел покупатель. События «в магазин вошел покупатель старше 60 лет» и «в магазин вошла женщина» - совместные, так как в магазин может войти женщина старше 60 лет.
Несовместные события. Несколько событий называются единственно возможными, если в результате испытания хотя бы одно из них обязательно произойдет (или одно, или два, или все события из рассматриваемой совокупности событий произойдут; одно точно произойдет).
Равновозможные события. Несколько событий называются равновозможными, если в результате испытания ни одно из них не имеет объективно большую возможность появления, чем другие. При бросании игральной кости появление каждой из ее граней – события равновозможные.
Противоположные
события. Два
единственно возможных события называются
противоположными : если А – событие, то
- противоположное ему событие. Купля и
продажа определенного вида товара есть
события противоположные.
Полная группа событий. Совокупность всех единственно возможных и несовместных событий называется полной группой событий.
Вероятностью появления события А называют отношение числа исходов, благоприятствующих наступлению этого события, к общему числу всех единственно возможных и несовместных элементов исходов.
Обозначим число благоприятствующих событию А исходов через М, а число всех исходов через N ,тогда
(2.1)
где М – целое неотрицательное число, 0 М N
Другой тип объективной вероятности определяется исходя из относительной частоты (частости) проявления события. Если, к примеру, некоторая фирма в течении времени провела опрос 1000 покупателей нового сорта напитка и 20 из них оценили его как вкусный, то мы можем оценить вероятность того, что потребителям понравится новый напиток как 20/1000=0,02. В этом примере 20- это частота наступления события, а 20/1000=0,02 – это относительная частота.
Относительной частотой события называется отношение числа
испытаний т, при
которых событие появилось, к общему
числу проведенных испытаний п.
,
(2.2)
где т – целое неотрицательное число, 0 т п
Статистической
вероятностью
называется относительная частота
(частость) этого события А, вычисленная
по результатам большого числа испытаний.
Будем обозначать ее
:
.
При очень большом числе испытаний
статистическая вероятность приближенно
равна классической вероятности, т.е.
.
Свойства вероятности, вытекающие из классического определения.
Вероятность достоверного события рана 1.
Вероятность невозможного события равна 0.
Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между 0 и 1.
Сумма вероятностей противоположных событий равна 1, то есть
или p+q=1,где
p–вероятность
события А , q–вероятность
противоположного ему события.
Пример 1. Магазин в целях рекламы нового товара проводит лотерею, в которой 1 главный приз, 5 вторых призов, 100 третьих призов и 1000 четвертых призов. В конце рекламного дня выяснилось, что лотерейные билеты получили 10000 покупателей. По правилам розыгрыша, после извлечения выигрышного билета он не возвращается в урну, и покупатель не может получить более одного выигрыша. Чему равна вероятность того, что покупатель, который приобрел рекламируемый товар: а) выиграет первый приз; б) выиграет любой приз; в) не выиграет ни одного приза?
Решение.
Определим событие А: «Покупатель выиграет
первый приз». Согласно условию задачи
в лотерее участвовало 10000 покупателей,
отсюда общее число испытаний N=
10000, а число
исходов, благоприятствующих событию
А,
М=1.
Все исходы являются равновозможными,
единственно возможными и несовместными
элементарными событиями. Следовательно,
по формуле классической вероятности:
Соответственно, определим событие В: «Покупатель выиграл любой приз». Для этого события число благоприятствующих исходов М=1+5+100+1000=1106.
Событие «Покупатель не выиграет ни одного приза» - противоположное событию В: «Покупатель выиграл любой приз», поэтому обозначим его как В. По формуле найдем:
Ответ: а)0,0001; б )0,1106; в)0,8894.
Пример 2. Структура сотрудников в региональном отделении банка имеет следующий вид:
-
Женщины
Мужчины
Администрация
Операторы
25
35
15
25
Какова вероятность, что наудачу выбранный сотрудник окажется : а ) мужчина - администратор б) женщина – оператор в)Мужчина г) оператор ?
Решение.
а) В банке
работают 100 человек, N=100.
Из них 15 – мужчин – администраторов ,
M
=15.
Следовательно,
Р(мужчина-администратор) =
б)
35 сотрудников в банке – женщины –
оператор. Следовательно, Р(женщина –
оператор) =
в)40
сотрудников в банке – мужчины.
Следовательно, Р(мужчина) =
г) Из общего числа служащих в банке 60 – операторы, Следовательно,
Р(оператор)
=
Ответ. а) 0,15 ; б) 0,35 ; в) 0,4; г) 0,6
