Теория вероятностей и математическая статистика. Лекция 1

Содержание

Слайд 2

Цыганов Александр Алексеевич a2tsy-kaf22@yandex.ru https://vector.mephi.ru Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая


Цыганов Александр Алексеевич
a2tsy-kaf22@yandex.ru
https://vector.mephi.ru
Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика
Гмурман В.Е.

Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистке
Мишулина О.А. Основы теории вероятностей. М., НИЯУ МИФИ, 2011
Слайд 3

Зачем? Датацентр Гуггл. 1000000 процессоров. Выходят из строя. Сколько иметь в

Зачем?

Датацентр Гуггл. 1000000 процессоров. Выходят из строя. Сколько иметь в запасе?
Гипотеза произойдет

ли событие? Критерий вероятность ошибки 1 и 2 рода.
Обработка данных Репрезентативность выборки. Обучение нейронной сети.
Слайд 4

Предмет теории вероятностей Теория вероятностей применяется для явлений, которые носят массовый

Предмет теории вероятностей

Теория вероятностей применяется для явлений, которые носят массовый характер.
Предметом

теории вероятностей являются модели экспериментов со случайным исходом.
Теория вероятностей - математическая наука, изучающая закономерности случайных явлений.
Слайд 5

Испытание Комплекс условий G – совокупность условий проведения эксперимента Каждое осуществление

Испытание

Комплекс условий G – совокупность условий проведения эксперимента
Каждое осуществление G –

реализация, при которой исследователя может быть интересно событие
Цвет светофора в 8-00 в понедельник – G
А1 - зеленый
А2 – красный
А2 – желтый
Слайд 6

Примеры испытаний Подбрасывание правильной монеты. Выбор карты из колоды в 36

Примеры испытаний

Подбрасывание правильной монеты.
Выбор карты из колоды в 36 листов.
Подбрасывание двух

игральных костей.
Выбор двух полей на шахматной доске.
Выстрел по мишени.
Выбрано существительное из книги.

Включение елочной гирлянды.
Покупка лотерейного билета.
Взятие изделия с конвейера.
Зачатие ребенка.
Фиксация курса евро на текущий день.

Слайд 7

События

События

 

Слайд 8

Примеры событий Вынуть джокера. Сумма выпавших на двух костях очков равна

Примеры событий

Вынуть джокера.
Сумма выпавших на двух костях очков равна 1.
Сумма выпавших

на двух костях очков меньше 13.
Существительное начинается с «Ъ»
Существительное содержит гласную букву.

Вынута дама пик.
Вынут дубль.
Курс евро вырос.
Гирлянда не светит.
Попадание в восьмерку.
Попадание в мишень.
Существительное начинается с буквы «О».

Слайд 9

Элементарное событие Реализация может приводить к элементарным событиям, которые неразложимы и не могут появляться одновременно

Элементарное событие

Реализация может приводить к элементарным событиям, которые неразложимы и не

могут появляться одновременно
Слайд 10

Примеры событий Извлечение карты из колоды в 36 листов Бросок шестигранной

Примеры событий

Извлечение карты из колоды в 36 листов
Бросок шестигранной игральной кости

Астрагалы,

имели четыре грани, изготавливались из позвоночных костей некоторых животных и были не симметричны.
У наудачу выбранного человека спрашивают, в високосном или невисокосном году он родился.
Слайд 11

Свойства событий Равновозможные (понятие вероятность не определено!) Реализации симметричны Совместные/несовместные могут

Свойства событий

Равновозможные (понятие вероятность не определено!)
Реализации симметричны
Совместные/несовместные
могут / не могут

произойти одновременно
Полная группа
хотя бы одно произойдет
Противоположные
два события, образующие полную группу
Слайд 12

Примеры событий Выбор черной карты, выбор красной карты. Выбор карты с

Примеры событий

Выбор черной карты, выбор красной карты.
Выбор карты с картинкой, выбор

карты с числом.
Выбор черной карты, выбор карты с картинкой.

На игральной кости выпало 1,2,3,4,5,6 очков.
На игральной кости выпало простое число очков, выпало составное число очков.

Слайд 13

Случаи и события Полная группа элементарных равновозможных событий – случаи Случай,

Случаи и события

Полная группа элементарных равновозможных событий – случаи
Случай, Шанс
Пространство случаев
в

каждом испытании непременно реализуется один случай
и ни какой другой случай не реализуется
событие может рассматриваться, как подмножество пространства случаев
Слайд 14

Примеры случаев На игральной кости выпало конкретное число очков. Выбор конкретной карты. Выпадение орла, выпадение решки.

Примеры случаев

На игральной кости выпало конкретное число очков.
Выбор конкретной карты.

Выпадение орла,

выпадение решки.
Слайд 15

Классическая схема расчета вероятности Пространство N случаев Событию А благоприятны M

Классическая схема расчета вероятности

Пространство N случаев
Событию А благоприятны M случаев
Вероятность события

А, Р(А) равна

ТВ семинар 1

Слайд 16

Непосредственный подсчет вероятностей На полке с случайном порядке расставлены 40 книг.

Непосредственный подсчет вероятностей

На полке с случайном порядке расставлены 40 книг. Среди

них трёхтомник А. С. Пушкина. Найти вероятность того, что эти тома стоят в порядке возрастания номеров.

N=3!=1*2*3=6
M=1
P=1/6

Слайд 17

Комбинаторика Подсчет количества случаев Свойство сложения Пусть некоторый объект A можно

Комбинаторика

Подсчет количества случаев
Свойство сложения
Пусть некоторый объект A можно выбрать n различными

способами, а другой объект B можно выбрать m способами. Тогда существует n+m способов выбрать либо объект A, либо объект B.
Свойство умножения
Пусть объект A можно выбрать n способами и после каждого такого выбора объект B можно выбрать m способами. Тогда выбор пары (A,B) можно осуществить n*m способами.

ТВ семинар 1

Слайд 18

Пример Брошены три игральные кости. Найти количество следующих событий: а) на

Пример

Брошены три игральные кости. Найти количество следующих событий: а) на каждой

из выпавших граней появится пять очков; б) на всех выпавших гранях появится одинаковое число очков.
а) 1, один раз на первой, один раз на второй, один раз на третьей 1*1*1=1
б) 6, один раз 1, один раз 2 и т.д., 1+1+1+1+1+1=6
Слайд 19

Комбинаторная модель выбора Из множества E={e1, e2, …en), содержащего n элементов,

Комбинаторная модель выбора

Из множества E={e1, e2, …en), содержащего n элементов, производится

выбор k элементов.

ТВ семинар 1

Слайд 20

Сочетания с повторениями Из множества E={e1, e2, …en), содержащего n элементов,

Сочетания с повторениями

Из множества E={e1, e2, …en), содержащего n элементов, производится

выбор k элементов

Повторы есть

Порядок не существенен

k нулей, n-1 единица

Слайд 21

Комбинаторная модель урн Раскладка шаров по урнам n – урн и k- шаров ТВ семинар 1

Комбинаторная модель урн

Раскладка шаров по урнам n – урн и k-

шаров

ТВ семинар 1

Слайд 22

Геометрические вероятности ТВ семинар 1

Геометрические вероятности

ТВ семинар 1

Слайд 23

Пример ТВ семинар 1

Пример

ТВ семинар 1

Слайд 24

Пространство элементарных событий в каждом испытании непременно реализуется одно элементарное событие

Пространство элементарных событий

в каждом испытании непременно реализуется одно элементарное событие
и ни

какое другое элементарное событие не реализуется
событие может рассматриваться, как подмножество пространства элементарных событий
Слайд 25

Алгебра событий(1) Суммой А+В, объединением А U В, событий А и

Алгебра событий(1)

Суммой А+В, объединением А U В, событий А и В

называется событие, состоящее в том, что произошло либо А , либо В, либо оба события одновременно. А U В есть множество, содержащее как элементарные исходы, входящие в А, так и элементарные исходы, входящие в В.
Произведением А1*А2 , АВ , пересечением А ∩ В, событий А и В называется событие, состоящее в том, что произошли оба события А и В одновременно. А ∩ В есть множество, содержащее элементарные исходы, входящие одновременно в А и в В.
Слайд 26

Алгебра событий(2)

Алгебра событий(2)

 

Слайд 27

Диаграммы Венна

Диаграммы Венна

Слайд 28

Примеры операций А1 – 1-й проводит ток А2 – 2-й проводит ток А1+А2 А1*А2

Примеры операций

А1 – 1-й проводит ток
А2 – 2-й проводит ток
А1+А2
А1*А2


 

Слайд 29

Законы Распределительный закон А*(В+С)=А*В+А*С А+В*С=(А+В)*(А+С) Перестановочный закон А+В=В+А А*В=В*А Закон поглощения А*А=А А+А=А

Законы

Распределительный закон А*(В+С)=А*В+А*С А+В*С=(А+В)*(А+С)
Перестановочный закон А+В=В+А А*В=В*А
Закон поглощения А*А=А А+А=А

 

Слайд 30

А*(В+С)=А*В+А*С вывод

А*(В+С)=А*В+А*С вывод

Слайд 31

Пример

Пример

 

Слайд 32

Решение

Решение

 

Слайд 33

Аксиоматический подход к определению вероятности Вероятность любого события неотрицательна: P(A)≥0 Вероятность

Аксиоматический подход к определению вероятности

Вероятность любого события неотрицательна: P(A)≥0
Вероятность достоверного события равна 1 Р(U)=1
Вероятность

суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий, т.е. если AiAj=V (i≠j), то Р(А1+А2+…+Аn)= Р(А1)+P(А2)+…+P(Аn)
Слайд 34

Теоремы

Теоремы

 

Слайд 35

Доказательство

Доказательство

 

Слайд 36

Условная вероятность Условной вероятностью события А, при условии, что произошло событие В, называется число

Условная вероятность

Условной вероятностью события А, при условии, что произошло событие В,

называется число
Слайд 37

Пример В урне 3 белых 3 черных шара. Найти вероятность последовательного

Пример

В урне 3 белых 3 черных шара. Найти вероятность последовательного появления

черного (А) и белого (В) шаров. а) Р(В/А)=3/5 б) Р(В/А)=Р(АВ)/Р(А) Р(А)=3/6 Р(АВ)=(3*3)/(6*5)=3/10 Р(В/А)=(3/10)/(3/6)=3/5
9
Слайд 38

Независимость событий Р(АВ)=Р(А)Р(В/А) для произвольных событий Р(АВ)=Р(А)Р)В) для независимых событий Р(А)>0 P(B)>0

Независимость событий

Р(АВ)=Р(А)Р(В/А) для произвольных событий
Р(АВ)=Р(А)Р)В) для независимых событий

 

Р(А)>0 P(B)>0

Слайд 39

Примеры P(A)=0,7; P(B)=0,2; P(AB)=0,14 НЕЗАВИСИМЫ P(A)=0,7; P(B)=0,05; P(A+B)=0,75 А и В зависимы? Р(А)+Р(В)=0,75 ЗАВИСИМЫ

Примеры

P(A)=0,7; P(B)=0,2; P(AB)=0,14 НЕЗАВИСИМЫ
P(A)=0,7; P(B)=0,05; P(A+B)=0,75 А и В зависимы? Р(А)+Р(В)=0,75 ЗАВИСИМЫ

 

Слайд 40

Примеры

Примеры

Слайд 41

Попарная независимость и Независимость в совокупности P(AiAj)=P(Ai)P(Aj), 1≤i

Попарная независимость и Независимость в совокупности

P(AiAj)=P(Ai)P(Aj), 1≤i

Слайд 42

Пример Бернштейна Тетраэдр. Грани: красная, зеленая, синяя и трехцветная А –

Пример Бернштейна

Тетраэдр. Грани: красная, зеленая, синяя и трехцветная
А –

выпадение грани, содержащей красный, В – зеленый, С – синий Р(А)=Р(В)=Р(С)=0,5; Р(А/В)=0,5; Р(В/С)=0,5 … Р(АВС)=0,25; Р(А)Р(В)Р(С)=0,125 попарная независимость есть, в совокупности зависимы
Слайд 43

Теорема умножения вероятностей P(A1A2…An)=P(A1)P(A2/A1)P(A3/A1A2)…P(An/A1A2…An-1) Доказательство (по индукции) 1) P(A1A2)=P(A1)P(A2/A1) 2) Пусть

Теорема умножения вероятностей

P(A1A2…An)=P(A1)P(A2/A1)P(A3/A1A2)…P(An/A1A2…An-1)
Доказательство (по индукции)
1) P(A1A2)=P(A1)P(A2/A1)
2) Пусть P(A1A2…An-1)=P(A1)P(A2/A1)P(A3/A1A2)…P(An-1/A1A2…An-2) 3) Пусть B=A1A2…An-1, тогда

P(A1A2…An)= P(BAn)=P(B)P(An/B)= = P(A1)P(A2/A1)P(A3/A1A2)…P(An/A1A2…An-1)
Слайд 44

Примеры Студент знает 20 вопросов из 25-ти. Найти вероятность того, что

Примеры

 

Студент знает 20 вопросов из 25-ти. Найти вероятность того, что студент

знает предложенные ему экзаменатором три вопроса.
Р=(20/25)*(19/24)*(18/23)≈0,496
Слайд 45

Теорема сложения вероятностей P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) для совместных P(A+B)=P(A)+P(B) для не совместных Для независимых, а следовательно совместных P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A)Р(B)

Теорема сложения вероятностей

P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) для совместных
P(A+B)=P(A)+P(B) для не совместных
Для независимых, а следовательно совместных P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A)Р(B)

Слайд 46

Теорема сложения вероятностей Доказательство

Теорема сложения вероятностей Доказательство

 

Слайд 47

Примеры Три лампочки соединены в цепь. Вероятность того, что одна (любая)

Примеры

 

Три лампочки соединены в цепь.
Вероятность того, что одна (любая) лампочка перегорит,

если напряжение в сети превысит номинальное, равна 0,6. Найти вероятность того, что при повышенном напряжении тока в цепи не будет. Р=1-(1-Р①)(1-Р②Р③)= 1-(1-0,6)(1-0,6*0,6)=0,744
Слайд 48

Формула полной вероятности

Формула полной вероятности

 

Слайд 49

Примеры Сообщение можно передать письмом, по телефону и по факсу с

Примеры

Сообщение можно передать письмом, по телефону и по факсу с одинаковой

вероятностью. Вероятность того, что сообщение дойдет до получателя в каждой из перечисленных возможностей соответственно равны 0.7, 0.6 и 0.9. Какова вероятность получения сообщения?
Слайд 50

Теорема Байеса

Теорема Байеса

 

Слайд 51

Примеры Сообщение можно передать письмом, по телефону и по факсу с

Примеры

Сообщение можно передать письмом, по телефону и по факсу с одинаковой

вероятностью. Вероятность того, что сообщение дойдет до получателя в каждой из перечисленных возможностей соответственно равны 0.7, 0.6 и 0.9. Сообщение адресатом получено, какова вероятность, что оно передано по факсу?