- •Елементи теорії ймовірностей
- •§1. Означення ймовірності
- •Простіші властивості ймовірності
- •Класичне означення ймовірності
- •VII. Геометрична ймовірність.
- •VIII. Умовна ймовірність. Формула Байєса.
- •§2. Послідовності незалежних випробувань
- •I. Послідовність незалежних випробувань.
- •II. Схема Бернуллі
- •Iіi. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •§3. Випадкові величини
- •II. Дискретна випадкова величина
- •III. Неперервна випадкова величина
- •§4. Нормальний розподіл та його властивості
- •§5. Кореляція
- •V. Кореляційний момент:
- •Vі. Коефіцієнт кореляції
- •Vіі. Лінійна регресія -
- •Елементи математичної статистики
- •§1 Вибірка та її характеристики
- •Варіаційний ряд.
- •Емпірична (вибіркова) функція розподілу
- •Полігон частот
- •Гістограма
- •§2 Задача перевірки статистичних гіпотез
- •Гіпотеза про параметри нормального розподілу : .
- •Гіпотеза про параметри нормального розподілу : .
- •Гіпотеза про закон розподілу. Критерій Колмогорова.
- •§3. Довірчі інтервали
- •§4. Вибіркова кореляція
- •§5. Значущість вибіркового коефіцієнту кореляції
- •§6. Критерій , як критерій незалежності ознак
-
Простіші властивості ймовірності
1)
.
Дійсно,
.
Оскільки події
і
несумісні, то за аксіомами А2 і А3
,
звідки і випливає справедливість властивості 1.
2)
.
Для
доведення достатньо покласти в попередній
формулі
.
3) Для
будь-яких подій
і
![]()
.
Дійсно,
(доведіть самостійно).
Події в правих частинах рівностей несумісні (доведіть самостійно), тому
,

звідки і випливає вихідне твердження.
4)
.
Випливає з властивості 3.
5) Якщо
,
то
.
Доведіть самостійно.
-
Класичне означення ймовірності
Одним з можливих підходів до означення ймовірності є так зване класичне означення ймовірності.
Нехай
- простір елементарних подій, алгебра
подій
складається з усіх
підмножин
простору
.
Вважають, що ймовірність кожної з
елементарних подій
дорівнює
.
Тоді ймовірність події
обчислюється, як
.
Як
бачимо, імовірність
події
дорівнює
відношенню кількості елементарних
подій
,
що входять у подію
,
до загальної кількості елементарних
подій у просторі
:
,
(1)
де через
позначається кількість елементів
множини
.
Зауваження.
Елементарні події, що входять у подію
часто називають сприятливими
подіями.
Таким
чином, з точки зору класичного означення,
ймовірність
випадкової події дорівнює відношенню
кількості сприятливих елементарних
подій до загальної кількості елементарних
подій.
Задача.
Довести,
що визначена в цей спосіб функція
задовольняє всі аксіоми ймовірності
А1 – А4 і є, таким чином, імовірністю.
Класичне означення ймовірності є доброю математичною моделлю тих випадкових явищ, для яких результати досліду є симетричними, і тому природно вважати їх рівноможливими. Наприклад: задачі з області азартних ігор, лотерей і т.д., а також задачі організації вибіркового контролю і вибіркових статистичних досліджень.
Розглянемо дві найбільш поширені ймовірнісні схеми.
-
Схема випадкового вибору з поверненням.
Розглянемо
набір з
натуральних чисел
.
Через
позначимо
довільний
-вимірний
вектор, всі координати якого належать
вказаному
набору. Таким чином, в даній імовірнісній схемі розглядається простір елементарних подій
,
причому всі елементарні події рівноймовірні.
-
Схема випадкового вибору без повернення.
В
даній імовірнісній схемі розглядаються
елементарні події
такі, що жодне значення координати
не повторюється двічі:
,
причому всі елементарні події рівноймовірні.
Ці
схеми можна інтерпретувати так: нехай
в ящику міститься
однакових кульок, помічених числами
від
до
.
З ящику по одній дістають
кульок поспіль і їхні номери
записують. Якщо кожну витягнену кульку
відразу же повертають у ящик, то маємо
схему 1, якщо кульки у ящик не повертаються
– то схему 2. Іноді в другому випадку
простіше вважати , що
кульок дістають з ящика разом. При цьому
об’єднуються елементарні події, що
відрізняються тільки порядком номерів
,
тобто розглядається простір елементарних
подій
.
Можна показати, що отримані схеми 2 и 2/ еквівалентні.
У формулюваннях задач з теорії ймовірностей доволі часто вказується тільки описання експерименту або явища, а повне математичне формулювання не приводиться. Вважається, що розв’язання задачі мусить складатися з двох частин: 1) вибір моделі для описання даного умовами задачі явища і математичне формулювання задачі, 2) розв’язання математичної задачі.
Приклад.
З
ящику, в якому міститься
білих та
чорних кульок, навмання витягують разом
кульок. Знайти ймовірність того, що
серед вибраних
кульок буде рівно
білих?
Розв’язання. Слово «навмання» в описаннях імовірнісних експериментів зустрічається доволі часто. В даній задачі вважається, що кульки були добре перемішані, що всі вони, за виключенням кольору, повністю однакові, що експериментатор кульок не бачить і на доторк розрізняти їх не може. В такому випадку розумним буде вважати, що все елементарні події у нашому експерименті рівноймовірні, і тому можна скористатися класичною схемою. Слово «разом» наводить нас на думку, що використовується схема випадкового вибору без повернення.
За
елементарні події природно взяти
будь-які підмножини з
елементів, які беруться з множини у
кульок. Відомо, що таких підмножин рівно
.
Таким
чином, у формулі класичної ймовірності
(1) треба покласти
.
Позначимо
випадкову подію, яка досліджується у
задачі, через
.
Цю подію можна розглядати, як множину
наборів з
кульок, причому кожен з наборів складається
з двох частин: а)
білих кульок і б)
чорних кульок. Всі такі набори можна
отримати наступним способом. Спочатку
складаються усі можливі набори з
білих кульок: усього білих кульок
штук, тому вийде
наборів. Потом складаються всі можливі
набори з
чорних кульок – таких наборів буде
штук. Об’єднаємо кожен набір білих
кульок с кожним набором чорних кульок,
отримаємо довільний набір кульок, що
належить множині
.
Звідси
випливає, що кількість сприятливих
елементарних подій (елементарних подій,
які входять у
)
дорівнює
.
За формулою (1) ймовірність події
дорівнює
,
(2)
де
.
Набір чисел (2) називають гіпергеометричним
розподілом.
Зрозуміло,
що у даному прикладі кульки – це тільки
корисний, найпростіший об’єкт
імовірнісного експерименту. Отримана
формула може бути застосованою для
дослідження інших подібних процесів.
Наприклад, в одній із задач вибіркового
контролю замість кульок розглядаються
виробів партії, що досліджується. Число
бракованих виробів невідомо. Якщо всі
вироби перевірити не можна, то з партії
навмання відбирають невеличку кількість
виробів
.
Якщо серед них з’являється
бракованих, то вважають, що
.
Формула
(2) застосовується для оцінки відхилення
від
.
Величина
у даному випадку – це ймовірність того,
що у вказаній партії міститься рівно
бракованих виробів.
Аналогічно
можна оцінювати й невідомий параметр
.
Наприклад, у ставку виловлюють
риб, мітять їх та відпускають у ставок.
Через певний час повторно виловлюють
риб. Якщо серед них з’являється
помічених, то вважають, що
.
Величина
у даному випадку – це ймовірність того,
що у ставку міститься
риб.
За
формулою (2) можна оцінювати ймовірність
виграшу у лотерею. Припустимо, що Ви
граєте у лотерею «6 з 49». Щоб отримати
виграш, треба правильно помітити не
менше 3 номерів. Позначимо цю подію
.
Через
позначимо подію, яка полягає в тому, що
Ви вгадали рівно
номерів. Тоді протилежна подія –
відсутність виграшу - дорівнює
.
За формулою (2) наближено обчислюємо
,
,
.
За властивостями ймовірності
![]()
Звідси шукана ймовірність дорівнює.
,
тобто ймовірність отримати хоча б який-небудь виграш менше 2 відсотків.
