Основные теоремы теории вероятностей

Содержание

Слайд 2

Размещения Теорема: число размещений из n по m равно Размещением из

Размещения


Теорема: число размещений из n по m равно


Размещением из n элементов по m называется любое упорядоченное подмножество из m элементов множества, состоящего из n различных элементов

Слайд 3

1) Студенты изучают 6 различных дисциплин. Если ежедневно в расписание включается

1) Студенты изучают 6 различных дисциплин. Если ежедневно в расписание включается

по три дисциплины, то сколькими различными способами могут быть распределены уроки в день?

2)Сколько можно записать четырехзначных чисел , используя без повторения все десять цифр?

Слайд 4

Перестановки Перестановкой из n элементов называется любое упорядоченное множество, в которое

Перестановки

Перестановкой из n элементов называется любое упорядоченное множество, в которое

входят по одному разу все n различных элементов данного множества

Теорема: Число перестановок n различных элементов равно n!

Слайд 5

Записать все возможные перестановки для чисел 3,5,7 3,5,7 ; 3,7,5 ;

Записать все возможные перестановки для чисел 3,5,7
3,5,7 ; 3,7,5 ; 5,3,7

; 5,7,3 ; 7,3,5 ; 7,5,3

2) Сколькими способами можно расставить десять различных книг на полке, чтобы определенные четыре книги стояли рядом?

Слайд 6

Сочетания Сочетанием из n элементов по m называется любое подмножество из

Сочетания

Сочетанием из n элементов по m называется любое подмножество из

m элементов, которые принадлежат множеству, состоящему из n различных элементов

Теорема: Число сочетаний из n по m равно

Следствие: Число сочетаний из n элементов по n-m равно числу сочетаний из n элементов по m

Слайд 7

1) Имеется 10 белых и 5 черных шаров. Сколькими способами можно

1) Имеется 10 белых и 5 черных шаров. Сколькими способами можно

выбрать 7 шаров , что бы среди них были 3 черных ?
Решение: среди выбранных шаров 4 белых и 3 черных.

Способов выбора былых шаров

Способов выбора черных шаров

По правилу умножения искомое число способов равно

2) Сколькими способами можно группу из 12 человек разбить на две подгруппы, в одной из которых должно быть не более 5 , а во второй-
не более 9 человек ?

Выбор первой подгруппы однозначно определяет вторую, по правилу сложения искомое число способов равно:

Подгруппа из 3 человек

Подгруппа из 4 человек

Подгруппа из 5 человек

Слайд 8

Правило умножения Если требуется выполнить одно за другим какие то K

Правило умножения

Если требуется выполнить одно за другим какие то K действий

при чем 1 действие можно выполнить а1 способами, 2 действие – а2 способами, и так до K-го действия , которое можно выполнить ак способами, то все K действий вместе могут быть выполнены а1 · а2 · а3 …ак способами.

4 мальчика 4 девочки садятся на 8 расположенных подряд стульев, причем мальчики садятся на места с четными номерами, а девочки – на места с нечетными номерами. Сколькими способами это можно сделать ?

Первый мальчик может сесть на любое из четырех четных мест, второй - на любое из оставшихся трех мест, третий – на любое оставшихся двух мест. Последнему мальчику предоставляется всего одна возможность. Согласно правилу умножения, мальчики могут занять четыре места 4·3·2·1=24 способами. Столько же возможностей имеют и девочки. Таким образом, согласно правилу умножения, мальчики и девочки могут занять все стулья 24 · 24=576 способами.

Слайд 9

Правило сложения Если два действия взаимно исключают друг друга, при чем

Правило сложения

Если два действия взаимно исключают друг друга, при чем

одно из них можно выполнить m способами, а другое – n способами, то выполнить одно любое из этих действий можно m+n способами.

Это правило легко распространить на любое конечное число действий

Слайд 10

Основные понятия События А и В называются несовместными, если в результате

Основные понятия

События А и В называются несовместными, если в результате данного

испытания появление одного из них исключает появление другого ( испытание: стрельба по мишени ; А-выбивание четного числа очков; В- не четного).
События А и В называются совместным, если в результате данного испытания появление одного из них не исключает появление другого( А- в аудиторию вошел учитель; В- вошел студент).

Если группа событий такова, что в результате испытания обязательно должно произойти хотя бы одно из них и любые два из них несовместны, то эта группа событий называется полной группой событий.
События называются равновозможными , если по условию испытания нет оснований считать какое-либо из них более возможным, чем любое другое ( А-орел; В-решка).

Слайд 11

Пусть А и В - события, связанные с каким-либо опытом. ОПЕРАЦИИ

Пусть А и В - события, связанные с каким-либо опытом.

ОПЕРАЦИИ НАД

СОБЫТИЯМИ

Пример: выпадение герба при бросании монеты - событие, противоположное выпадению решки.

Событие называется противоположным
событию А, если оно происходит только
тогда, когда не происходит событие А.

Ā - событие, противоположное событию А.

Слайд 12

Слайд 13

Слайд 14

Сумма событий А и В Произведение событий А и В

Сумма событий А и В

Произведение событий А и В

Слайд 15

Событие А - попадание при первом выстреле, событие В - попадание

Событие А - попадание при первом выстреле, событие В - попадание

при втором выстреле.
Событие А+В - хотя бы одно попадание.
Событие АВ - попадание при обоих выстрелах.

Пример.

Слайд 16

Пусть событие А1 - попадание в цель при первом выстреле; Ā1

Пусть событие
А1 - попадание в цель при первом выстреле;
Ā1 -

промах при первом выстреле;
А2 - попадание в цель при втором выстреле;
Ā2 - промах при втором выстреле;
А3 - попадание в цель при третьем выстреле;
Ā3 - промах при третьем выстреле;

Рассмотрим событие В - в результате трех выстрелов состоялось одно попадание в цель.

Слайд 17

Событие В выразится в виде комбинации событий А и Ā:

Событие В выразится в виде комбинации событий А и Ā:

Слайд 18

ТЕОРЕМА О СЛОЖЕНИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Вероятность суммы двух несовместных событий А и

ТЕОРЕМА О СЛОЖЕНИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Вероятность суммы двух
несовместных событий А и В
равна

сумме вероятностей
этих событий
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)
Слайд 19

Пусть все возможные исходы опыта сводятся к n случаям, из которых

Пусть все возможные исходы опыта сводятся к n случаям, из которых

m случаев благоприятны событию А, а k - случаев благоприятны событию В.
Тогда вероятности событий А и В будут равны соответственно:

Доказательство:

Слайд 20

Так как события А и В несовместны, то нет таких случаев,

Так как события А и В несовместны, то нет таких случаев,

которые были бы благоприятны событиям А и В вместе.
Слайд 21

Следовательно, событию А+В будет благоприятно m+k случаев.

Следовательно, событию А+В будет благоприятно m+k случаев.

Слайд 22

Эту теорему можно обобщить на произвольное число несовместных событий А1, А2,…Аn:

Эту теорему можно обобщить на произвольное число несовместных событий А1, А2,…Аn:

Слайд 23

Если события А1, А2,…Аn образуют полную группу несовместных событий, то их

Если события А1, А2,…Аn образуют полную группу несовместных событий, то их

суммарная вероятность равна 1.

Следствие 1.

Слайд 24

Так как события А1, А2,…Аn образуют полную группу, то появление в

Так как события А1, А2,…Аn образуют полную группу, то появление в

опыте хотя бы одного из них будет достоверным событием. Поэтому Р(А1+А2+…+Аn)=1. Так как эти события несовместны, то к ним применима теорема о сложении вероятностей:

Доказательство:

Слайд 25

Сумма вероятностей противоположных событий равна 1. Следствие 2.

Сумма вероятностей
противоположных событий равна 1.

Следствие 2.

Слайд 26

Если события А и В совместны, то теорема о сложении вероятностей

Если события А и В совместны, то теорема о сложении вероятностей

обобщается следующим образом:

Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ)

Отсюда можно выразить вероятность произведения событий А и В:
Р(АВ)= Р(А)+Р(В)- Р(А+В)

Слайд 27

Пример 1.

Пример 1.

Слайд 28

События А и В будут совместными. Поэтому по теореме о сложении

События А и В будут совместными. Поэтому по теореме о сложении

вероятностей вероятность того, что наугад выбранный сотрудник будет партийным определится по формуле

Пусть событие А заключается в том, что случайно выбранный сотрудник принадлежит к партии любителей пива, а событие В - что сотрудник принадлежит к партии зеленых.

Решение.

Слайд 29

Р(А)=0.4, Р(В)=0.2, Р(АВ)=0.1 Следовательно,

Р(А)=0.4, Р(В)=0.2, Р(АВ)=0.1
Следовательно,

Слайд 30

Пример 2. Молодой человек рассматривает три возможности уклониться от службы в

Пример 2.

Молодой человек рассматривает три
возможности уклониться от службы в армии.


Во-первых, он может поступить учиться в ВУЗ,
во-вторых, он может быть освобожден от
армии по состоянию здоровья, и в третьих,
он может жениться и к моменту призыва
обзавестись двумя детьми. Вероятности этих
событий для него равны, соответственно, 0.5,
0.2 и 0.01. Считая эти события несовместными,
найти вероятность того, что молодой
человек не попадет в ряды призывников
Слайд 31

Решение. Пусть событие А заключается в том, что молодой человек поступит

Решение.

Пусть событие А заключается в том, что молодой человек поступит в

ВУЗ, событие В - что он получит освобождение по состоянию здоровья и событие С - что он женится и обзаведется двумя детьми.

Т.к. эти события несовместны, то применяем теорему о сложении вероятностей в виде: Р(А+В+С)=Р(А)+Р(В)+Р(С)

Слайд 32

Так как Р(А)=0.5 Р(В)=0.2 Р(С)=0.01 то Р(А+В+С)=0.5+0.2+0.01=0.7

Так как
Р(А)=0.5
Р(В)=0.2
Р(С)=0.01
то
Р(А+В+С)=0.5+0.2+0.01=0.7

Слайд 33

Теорема умножения вероятностей. Условная вероятность Условной вероятностью называется вероятность события В,

Теорема умножения вероятностей. Условная вероятность

Условной вероятностью называется вероятность события В, вычисленная

в предположении, что событие А уже наступило.
Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:

Два события называются независимыми, если появление любого из них не изменяет вероятность появления другого:

Вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению их вероятностей:

Слайд 34

Теорема умножения вероятностей. Условная вероятность Вероятность совместного наступления конечного числа событий

Теорема умножения вероятностей. Условная вероятность

Вероятность совместного наступления конечного числа событий равна

произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причем условная вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие уже наступили:
Р(А1А2А3…Аn)=Р(А1)РА1(А2)РА1А2(А3)…РА1А2А3 …Аn-1(Аn);
РА1А2А3…Аn-1(Аn) – вероятность появления события Аn , вычисленная в предположении, что события А1А2А3…Аn-1 произошли
Вероятность совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности, равна произведению вероятностей этих событий:

Вероятность появления хотя бы одного из событий А1А2А3…Аn , независимых в совокупности, равна разности между единицей и произведением вероятностей противоположных событий

Слайд 35

Формула полной вероятности является следствием теорем о сложении и умножении вероятностей.

Формула полной вероятности является следствием теорем о сложении и умножении вероятностей.


Пусть требуется определить вероятность события А, которое может произойти только вместе с одним из событий Н1,Н2…Нn образующих полную группу несовместных событий.

ФОРМУЛА ПОЛНОЙ ВЕРОЯТНОСТИ

Эти события называются гипотезами.

Слайд 36

По теореме об умножении вероятностей Отсюда вытекает формула полной вероятности: Так

По теореме об умножении вероятностей

Отсюда вытекает формула полной вероятности:

Так как гипотезы

Н1,Н2…Нn несовместны, то и комбинации Н1А, Н2А … НnА тоже несовместны. Тогда по теореме о сложении вероятностей

Так как гипотезы образуют полную группу, то событие А может появиться только в комбинации с одной из этих гипотез. Поэтому,

Слайд 37

Формула полной вероятности. Вероятность события А, которое может наступить только при

Формула полной вероятности.

Вероятность события А, которое может наступить только при

условии появления одного из событий H1, H2, H3,…,Hn , образующих полную группу попарно несовместных событий, равна сумме произведений вероятностей каждого из событий H1, H2, H3,…,Hn на соответствующую условную вероятность события А :

Формула полной вероятности

Слайд 38

ФОРМУЛА ПОЛНОЙ ВЕРОЯТНОСТИ

ФОРМУЛА ПОЛНОЙ ВЕРОЯТНОСТИ

Слайд 39

Студент, выйдя из дома за 30 минут до начала занятий, может

Студент, выйдя из дома за 30 минут до
начала занятий, может

приехать
в институт автобусом, троллейбусом или
трамваем. Все эти варианты равновозможны.
Вероятность приехать на занятия вовремя
для этих видов транспорта соответственно
равна 0.99, 0.98 и 0.9. Какова вероятность,
что студент приедет на учебу вовремя?

ПРИМЕР.

Слайд 40

Н1- студент поехал автобусом; Н2- студент поехал троллейбусом; Н3- студент поехал

Н1- студент поехал автобусом;
Н2- студент поехал троллейбусом;
Н3- студент поехал трамваем.
Чтобы использовать

формулу полной вероятности, необходимо знать вероятности каждой из гипотез и условные вероятности события А для каждой из гипотез.

Пусть событие А заключается в том, что студент не опоздает на занятия. Оно может произойти только вместе с одной из гипотез:

Решение:

Слайд 41

Так как гипотезы образуют полную группу событий, то суммарная вероятность всех

Так как гипотезы образуют полную группу событий, то суммарная вероятность всех

гипотез равна 1.
По условию задачи все гипотезы равновероятны, следовательно
Р(Н1)=Р(Н2)=Р(Н3)=1/3.

Условные вероятности события А для каждой из гипотез даны по условию задачи:
Р(А|Н1)=0.99; Р(А|Н2)=0.98; Р(А|Н3)=0.9
Следовательно, по формуле полной вероятности,

Слайд 42

Слайд 43

Формула полной вероятности. Рассмотрим события В1, В2, В3,…,Вn которые образуют полную

Формула полной вероятности.

Рассмотрим события В1, В2, В3,…,Вn которые образуют полную

группу событий и при наступлении каждого из них Вi событие А может наступать с некоторой условной вероятностью

Тогда вероятность наступления события А равна сумме произведений вероятностей каждого из событий на соответствующую условную вероятность события А

Сколько бы не было вероятностей:

Слайд 44

ТЕОРЕМА ГИПОТЕЗ (ФОРМУЛА БАЙЕСА) Пусть имеется полная группа несовместных гипотез Н1,Н2…Нn

ТЕОРЕМА ГИПОТЕЗ (ФОРМУЛА БАЙЕСА)

Пусть имеется полная группа несовместных гипотез Н1,Н2…Нn . Вероятности

этих гипотез до опыта считаются известными: Р(Н1),Р(Н2)…Р(Нn).
Производится опыт, в результате которого происходит событие А.
Как следует изменить вероятности гипотез в связи с появлением события А?
Слайд 45

Определим условные вероятности каждой из гипотез Р(Нi/А). По теореме об умножении

Определим условные вероятности каждой из гипотез Р(Нi/А).
По теореме об умножении вероятностей:

Отсюда

По

формуле полной вероятности
Слайд 46

ФОРМУЛА БАЙЕСА

ФОРМУЛА БАЙЕСА

Слайд 47

Формула Байеса Рассмотрим событие А которое может наступить при условии появления

Формула Байеса

Рассмотрим событие А которое может наступить при условии появления одного

из несовместных событий, В1, В2, В3,…,Вn , которые образуют полную группу событий. Если событие А уже произошло то вероятность событий может быть переоценена по формуле Байеса, формуле вероятности гипотез:
Слайд 48

Перед экзаменом студент с равной вероятностью может спрятать шпаргалку в одно

Перед экзаменом студент с равной
вероятностью может спрятать шпаргалку
в одно

из трех мест: в ботинок, в карман и
в рукав. Вероятность вытащить на экзамене
шпаргалку незаметно для преподавателя
в первом случае составляет 0.4, во втором
– 0.6, в третьем – 0.55. Студент, придя
на экзамен, благополучно достал шпаргалку
и списал ответ. Какова вероятность,
что он достал шпаргалку из ботинка?

ПРИМЕР 1.

Слайд 49

Н1- достал шпаргалку из ботинка; Н2- достал шпаргалку из кармана; Н3-

Н1- достал шпаргалку из ботинка;
Н2- достал шпаргалку из кармана;
Н3- достал шпаргалку

из рукава.

Событие А в этой задаче заключается в том, что студент благополучно достал шпаргалку. Это событие произошло в результате опыта.
Оно могло осуществиться только вместе с одной из гипотез:

Решение:

Слайд 50

Т.е. требуется определить условную вероятность первой гипотезы, при условии, что событие

Т.е. требуется определить условную вероятность первой гипотезы, при условии, что событие

А имело место.
Для этого используем формулу Байеса.

По условию задачи все гипотезы равновероятны, следовательно
Р(Н1)=Р(Н2)=Р(Н3)=1/3.

В данной задаче требуется определить вероятность того, что студент достал шпаргалку из ботинка, если известно, что он незаметно списал.

Слайд 51

Тогда Условные вероятности события А для каждой из гипотез даны по условию задачи: Р(А|Н1)=0.4; Р(А|Н2)=0.6; Р(А|Н3)=0.55

Тогда

Условные вероятности события А для каждой из гипотез даны по условию

задачи:
Р(А|Н1)=0.4; Р(А|Н2)=0.6; Р(А|Н3)=0.55
Слайд 52

ПРИМЕР 2. Статистика запросов кредитов в банке: 10 % - государственные

ПРИМЕР 2.

Статистика запросов кредитов в банке:
10 % - государственные органы,


30 % - банки, 60 % - физические лица.
Вероятности не возврата кредита для них
соответственно равны 0.01, 0.05, 0.2.
Найти вероятность события А – не возврата
очередного кредита и
вероятность события В - что кредит не
возвратил некоторый банк, если известно,
что событие А произошло.
Слайд 53

Гипотезами в этой задаче будут: Н1- кредит взял государственный орган; Н2-

Гипотезами в этой задаче будут:
Н1- кредит взял государственный орган;
Н2- кредит взял

банк;
Н3- кредит взяло физическое лицо.
Вероятность события А найдем по формуле полной вероятности.

Решение:

Найдем вероятности гипотез: Р(Н1)=0.1; Р(Н2)=0.3; Р(Н3)=0.6

Слайд 54

Условные вероятности события А для каждой из гипотез даны в задаче:

Условные вероятности события А для каждой из гипотез даны в задаче:

Р(А|Н1)=0.01; Р(А|Н2)=0.05; Р(А|Н3)=0.2. Тогда:

Вероятность события В - это условная вероятность гипотезы Н2 : Р(Н2/А). Находим ее по формуле Бейеса:

Слайд 55

Формула Бернулли Вероятность того что в n независимых испытаниях в каждом

Формула Бернулли

Вероятность того что в n независимых испытаниях в каждом из

которых вероятность появления события равна Р , Р(0<Р<1) , событие наступит К раз безразлично в какой последовательности, вычисляется по формуле Бернулли

q=1-p ; q- вероятность противоположного события

или

Слайд 56

Если производится n независимых опытов, в каждом из которых событие А

Если производится n независимых опытов, в
каждом из которых событие А

появляется с
вероятностью Р, то вероятность того, что
событие А произойдет m раз выражается как

Формула Бернулли

Слайд 57

Известно, если монета упадет орлом, студент идет пить пиво, если монета

Известно, если монета упадет орлом, студент
идет пить пиво, если монета

упадет решкой
– студент идет на свидание с девушкой,
если монета встанет на ребро, он пойдет
в библиотеку, а если повиснет в воздухе –
студент отправится на лекции. Если бы
все эти исходы опыта были равновозможными,
то какова была бы вероятность, что при пяти
бросаниях монеты 1) трижды выпала
необходимость идти на лекцию и
2) хотя бы один раз выпала такая необходимость?

ПРИМЕР.

Слайд 58

Решение: Тогда вероятность противоположного события составит q=3/4. По формуле Бернулли находим

Решение:

Тогда вероятность противоположного события составит q=3/4. По формуле Бернулли находим вероятность того,

что при 5 бросаниях монеты трижды случится это событие:

1) В данной задаче проводится серия из 5 независимых опытов, причем вероятность того, что монета повиснет в воздухе в каждом опыте составляет р= 1/4.

Слайд 59

Чтобы найти вероятность того, что при 5 бросаниях хотя бы один

Чтобы найти вероятность того, что при 5 бросаниях хотя бы один

раз монета повиснет в воздухе, перейдем к вероятности противоположного события - монета ни разу не повиснет в воздухе: Р0,5 .

Тогда искомая вероятность будет: Р=1- Р0,5
Вероятность Р0,5 опять найдем по формуле Бернулли:

Слайд 60

Тогда вероятность искомого события составит

Тогда вероятность искомого события составит

Слайд 61

Асимптотические формулы Если число испытаний велико, то использование формулы Бернулли будет

Асимптотические формулы

Если число испытаний велико, то использование формулы Бернулли будет нецелесообразным

в силу необходимости выполнения громоздких вычислений. Теорема Муавра-Лапласа, дающая асимптотическую формулу , позволяет вычислить вероятность приближенно.
Теорема: Если вероятность наступления события А в каждом из n независимых испытаниях равна p и отлична от нуля и единицы, а число испытаний достаточно велико, то вероятность Рn(m) того, что в n испытаниях событие А наступит m раз, приближенно равна значению функции