Вероятность события. Типичные ошибки при решении задач на классическое определение вероятности

Вероятностью события называется отношение числа элементарных исходов, благоприятствующих данному событию, к числу всех равно­возможных исходов опыта в котором может появиться это событие. Вероятность события А обозначают через Р(А) (здесь Р - первая буква французского слова probabilite - вероятность). В соответствии с определением
(1.2.1)
где - число элементарных исходов, благоприятствующих событию А; - число всех равновозможных элементарных исходов опыта, образующих полную группу событий.
Это определение вероятности называют классическим. Оно возникло на начальном этапе развития теории вероятностей.

Вероятность события имеет следующие свойства:
1. Вероятность достоверного события равна единице. Обозначим достоверное событие буквой . Для достоверного события , поэтому
(1.2.2)
2. Вероятность невозможного события равна нулю. Обозначим невозможное событие буквой . Для невозможного события , поэтому
(1.2.3)
3. Вероятность случайного события выражается положительным числом, меньшим единицы. Поскольку для случайного события выполняются неравенства , или , то
(1.2.4)
4. Вероятность любого события удовлетворяет неравенствам
(1.2.5)
Это следует из соотношений (1.2.2) -(1.2.4).

Пример 1. В урне 10 одинаковых по размерам и весу шаров, из ко­торых 4 красных и 6 голубых. из урны извлекается один шар. Какова вероятность того, что извлеченный шар окажется голубым?

Решение . Событие "извлеченный шар оказался голубым" обозначим буквой А. Данное испытание имеет 10 равновозможных элементарных исходов, из которых 6 благоприятствуют событию А. В соответствии с формулой (1.2.1) получаем

Пример 2. Все натуральные числа от 1 до 30 записаны на одинако­вых карточках и помещены в урну. После тщательного перемешивания карточек из урны извлекается одна карточка. Какова вероятность того,что число на взятой карточке окажется кратным 5?

Решение. Обозначим через А событие "число на взятой карточке кратно 5". В данном испытании имеется 30 равновозможных элементар­ных исходов, из которых событию А благоприятствуют 6 исходов (числа 5, 10, 15, 20, 25, 30). Следовательно,

Пример 3. Подбрасываются два игральных кубика, подсчитывается сумма очков на верхних гранях. Найти вероятность события В, состоя­щего в том, что на верхних гранях кубиков в сумме будет 9 очков.

Решение. В этом испытании всего 6 2 = 36 равновозможных элемен­тарных исходов. Событию В благоприятствуют 4 исхода: (3;6), (4;5), (5;4), (6;3), поэтому

Пример 4 . Наудачу выбрано натуральное число, не превосходящее 10. Какова вероятность того, что это число является простым?

Решение. Обозначим буквой С событие "выбранное число является простым". В данном случае n = 10, m = 4 (простые числа 2, 3, 5, 7). Следовательно, искомая вероятность

Пример 5. Подбрасываются две симметричные монеты. Чему равна вероятность того, что на верхних сторонах обеих монет оказались цифры?

Решение. Обозначим буквой D событие "на верхней стороне каж­дой монеты оказалась цифра". В этом испытании 4 равновозможных элементарных исходов: (Г, Г), (Г, Ц), (Ц, Г), (Ц, Ц). (Запись (Г, Ц) озна­чает, что на первой монете герб, на второй - цифра). Событию D благо­приятствует один элементарный исход (Ц, Ц). Поскольку m = 1, n = 4 , то

Пример 6. Какова вероятность того, что в наудачу выбранном дву­значном числе цифры одинаковы?

Решение. Двузначными числами являются числа от 10 до 99; всего таких чисел 90. Одинаковые цифры имеют 9 чисел (это числа 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99). Так как в данном случае m = 9, n = 90, то
,
где А -событие "число с одинаковыми цифрами".

Пример 7. Из букв слова дифференциал наугад выбирается одна буква. Какова вероятность того, что эта буква будет: а) гласной, б) согласной, в) буквой ч ?

Решение . В слове дuфференцuал 12 букв, из них 5 гласных и 7 со­гласных. Буквы ч в этом слове нет. Обозначим события: А - "гласная буква", В - "согласная буква", С - "буква ч ". Число благоприятствующих элементарных исходов: -для события А, - для события В, - для события С. Поскольку n = 12 , то
, и .

Пример 8. Подбрасывается два игральных кубика, отмечается чис­ло очков на верхней грани каждого кубика. Найти вероятность того, на обоих кубиках выпало одинаковое число очков.

Решение. Обозначим это событие буквой А. Событюо А благопри­ятствуют 6 элементарных исходов: (1;]), (2;2), (3;3), (4;4), (5;5), (6;6). Всего равновозможных элементарных исходов, образующих полную группу событий, в данном случае n=6 2 =36. Значит, искомая вероятность

Пример 9. В книге 300 страниц. Чему равна вероятность того, что наугад открытая страница будет иметь порядковый номер, кратный 5?

Решение. Из условия задачи следует, что всех равновозможных элементарных исходов, образующих полную группу событий, будет n = 300. Из них m = 60 благоприятствуют наступлению указанного со­бытия. Действительно, номер, кратный 5, имеет вид 5k, где k -натураль­ное число, причем , откуда . Следовательно,
, где А - событие "страница" имеет порядковый номер, кратный 5".

Пример 10 . Подбрасываются два игральных кубика, подсчитыва­ется сумма очков на верхних гранях. Что вероятнее -получить в сумме 7 или 8?

Решение . Обозначим события: А - "выпало 7 очков", В - "выпало 8 очков". Событию А благоприятствуют 6 элементарных исходов: (1; 6), (2; 5),(3; 4), (4; 3), (5; 2), (6; 1), а событию В - 5 исходов: (2; 6), (3; 5), (4; 4), (5; 3), (6; 2). Всех равновозможных элементарных исходов n = 6 2 = 36. Значит, и .

Итак, Р(А)>Р(В), то есть получить в сумме 7 очков - более вероятное собы­тие, чем получить в сумме 8 очков.

Задачи

1. Наудачу выбрано натуральное число, не превосходящее 30. Како­ва вероятность того, что это число кратно 3?
2. В урне a красных и b голубых шаров, одинаковых по размерам и весу. Чему равна вероятность того, что наудачу извлеченный шар из этой урны окажется голубым?
3. Наудачу· выбрано число, не превосходящее 30. Какова вероятность того, что это число является делителем зо?
4. В урне а голубых и b красных шаров, одинаковых по размерам и весу. Из этой урны извлекают один шар и откладывают в сторону. Этот шар оказался красным. После этого из урны вынимают еще один шар. Найти вероятность того, что второй шар также красный.
5. Наудачу выбрано наryральное число, не превосходящее 50. Какова вероятность того, что это число является простым?
6. Подбрасывается три игральных кубика, подсчитывается сумма очков на верхних гранях. Что вероятнее - получить в сумме 9 или 10 оч­ков?
7. Подбрасывается три игральных кубика, подсчитывается сумма выпавших очков. Что вероятнее - получить в сумме 11 (событие А) или 12 очков (событие В)?

Ответы

1. 1/3. 2 . b /(a +b ). 3 . 0,2. 4 . (b -1)/(a +b -1). 5 .0,3.6 . p 1 = 25/216 - вероятность получить в сумме 9 очков; p 2 = 27/216 - вероятность получить в сумме 10 очков; p 2 > p 1 7 . Р(А) = 27/216, Р(В) = 25/216, Р(А) > Р(В).

Вопросы

1. Что называют вероятностью события?
2. Чему равна вероятность достоверного события?
3. Чему равна вероятность невозможного события?
4. В каких пределах заключена вероятность случайного события?
5. В каких пределах заключена вероятность любого события?
6. Какое определение вероятности называют классическим?

Классическая вероятность и ее свойства

Вероятность - одно из основных понятий теории вероятностей. Существует несколько определений этого понятия. Приведем определение, которое называют классическим.

Вероятностью события называется отношение числа элементарных исходов, благоприятствующих данному событию, к числу всех равновозможных исходов опыта, в котором может появиться это событие.

Вероятность события А обозначают через Р(А) (здесь Р – первая буква французского слова probabilite – вероятность).

В соответствии с определением

где – число элементарных исходов испытания, благоприятствующих появлению события ;

Общее число возможных элементарных исходов испытания.

Это определение вероятности называют классическим . Оно возникло на начальном этапе развития теории вероятностей.

Часто число называют относительной частотой появления события А в опыте.

Чем больше вероятность события, тем чаще оно наступает, и наоборот, чем меньше вероятность события, тем реже оно наступает. Когда вероятность события близка к единице или равна единице, то оно наступает почти при всех испытаниях. О таком событии говорят, что оно практически достоверно , т. е. что можно наверняка рассчитывать на его наступление.

Наоборот, когда вероятность равна нулю или очень мала, то событие наступает крайне редко; о таком событии говорят, что оно практически невозможно .

Иногда вероятность выражают в процентах: Р(А) 100% есть средний процент числа появлений события A .

Пример 2.13. Набирая номер телефона, абонент забыл одну цифру и набрал ее наудачу. Найти вероятность того, что набрана нужная цифра.

Решение.

Обозначим через А событие - «набрана нужная цифра».

Абонент мог набрать любую из 10 цифр, поэтому общее число возможных элементарных исходов равно 10. Эти исходы несовместны, равновозможны и образуют полную группу. Благоприятствует событию А лишь один исход (нужная цифра лишь одна).

Искомая вероятность равна отношению числа исходов, благоприятствующих событию, к числу всех элементарных исходов:

Формула классической вероятности дает очень простой, не требующий проведения экспериментов, способ вычисления вероятностей. Однако простота этой формулы очень обманчива. Дело в том, что при ее использовании возникают, как правило, два очень непростых вопроса:

1. Как выбрать систему исходов опыта так, чтобы они были равновозможны, и можно ли это сделать вообще?

2. Как найти числа m и n ?

Если в опыте участвуют несколько предметов, равновозможные исходы увидеть не всегда просто.

Великий французский философ и математик Даламбер вошел в историю теории вероятностей со своей знаменитой ошибкой, суть которой в том, что он неверно определил равновозможность исходов в опыте всего с двумя монетами!

Пример 2.14. (ошибка Даламбера ). Подбрасываются две одинаковые монеты. Какова вероятность того, что они упадут на одну и ту же сторону?

Решение Даламбера.

Опыт имеет три равновозможных исхода:

1. Обе монеты упадут на «орла»;

2. Обе монеты упадут на «решку»;

3. Одна из монет упадет на «орла», другая на «решку».

Правильное решение.

Опыт имеет четыре равновозможных исхода:

1. Первая монета упадет на «орла», вторая тоже на «орла»;

2. Первая монета упадет на «решку», вторая тоже на «решку»;

3. Первая монета упадет на «орла», а вторая - на «решку»;

4. Первая монета упадет на «решку», а вторая - на «орла».

Из них благоприятными для нашего события будут два исхода, поэтому искомая вероятность равна .

Даламбер совершил одну из самых распространенных ошибок, допускаемую при вычислении вероятности: он объединил два элементарных исхода в один, тем самым сделав его не равным по вероятности оставшимся исходам опыта.

Разберём классическое определение вероятности при помощи формул и примеров.

Случайные события называются несовместимыми , если они не могут происходить одновременно. Например, когда мы подкидываем монету, выпадет что-то одно – «герб» или число» и они не могут появится одновременно, так как логично, что это невозможно. Несовместимыми могут быть такие события, как попадание и промах после сделанного выстрела.

Случайные события конечного множества образовывают полную группу попарно несовместимых событий, если при каждом испытании появляется одна, и только одна из этих событий – единственно возможные.

Рассмотрим всё тот же пример с подкидыванием монеты:

Первая монета Вторая монета События

1) «герб» «герб»

2) «герб» «число»

3) «число» «герб»

4) «число» «число»

Или сокращённо – «ГГ», – «ГЧ», – «ЧГ», – «ЧЧ».

События называются равновозможными , если условия исследования обеспечивают одинаковую возможность появления каждой из них.

Как вы понимаете, когда подбрасываете симметричную монету, тогда у неё одинаковые возможности, и есть вероятность, что выпадет как «герб», так и «число». Это же касается подбрасывания симметричного игрального кубика, так как есть вероятность того, что могут появится грани с любым числом 1, 2, 3, 4, 5, 6.

Допустим, что теперь кубик подбрасываем со смещением центра тяжести, например, в сторону грани с цифрой 1, тогда чаще всего будет выпадать противоположная грань, то есть грань с другой цифрой. Таким образом, в этой модели возможности появления для каждой из цифр от 1 до 6 будут разными.

Равновозможные и единственно возможные случайные события называются случаями.

Есть случайные события, которые относятся к случаям, а есть случайные события, которые не относятся к случаям. Ниже на примерах рассмотрим эти события.

Те случаи, в результате которых случайное событие появляется, называются благоприятными случаями для этого события.

Если обозначить через , которые влияют на событие при всех возможных случаях, а через – вероятность случайного события , тогда можно записать известное классическое определение вероятности:

Определение

Вероятность события называют отношения числа благоприятных этому событию случаев, к общему числу всех возможных случаев, то есть:

Свойства вероятности

Классическая вероятность рассмотрена, а теперь разберём основные и важные свойства вероятности.

Свойство 1. Вероятность достоверного события равняется единице.

Например, если в ведёрке все шариков белые, тогда событию , наугад выбрать белый шарик, влияют случаев, .

Свойство 2. Вероятность невозможного события равняется нулю.

Свойство 3. Вероятностью случайного события есть положительное число:

Значит, вероятность любого события удовлетворяет неравенство:

Теперь решим несколько примеров на классическое определение вероятности.

Примеры классического определения вероятности

Пример 1

Задача

В корзине 20 шариков, из них 10 белых, 7 красных и 3 чёрных. Наугад выбирается один шарик. Выбран белый шарик (событие ), красный шарик (событие ) и чёрный шарик (событие ). Найти вероятность случайных событий .

Решение

Согласно условию задачи, способствуют , а случаев из возможных, поэтому по формуле (1):

– вероятность белого шарика.

Аналогично для красного:

И для чёрного: .

Ответ

Вероятность случайного события , , .

Пример 2

Задача

В ящике лежат 25 одинаковых электроламп, из них 2 бракованные. Найти вероятность того, что наугад выбранная электролампа не бракованная.

Решение

По условию задачи все лампы одинаковые и выбирается только одна. Всего возможностей выбрать . Среди всех 25 лампа две бракованные, значит, оставшихся пригодных лампа . Поэтому по формуле (1) вероятность выбора пригодной электролампы (событие ) равняется:

Ответ

Вероятность того, что наугад выбранная электролампа не бракованная = .

Пример 3

Задача

Наугад подбрасываются две монеты. Найти вероятность таких событий:

1) – на обеих монетах выпало по гербу;

2) – на одной из монет выпал герб, а на второй – число;

3) – на обеих монетах выпали числа;

4) – хотя бы один раз выпал герб.

Решение

Здесь имеем дело с четырьмя событиями . Установим, какие случаи способствуют каждой из них. Событию способствует один случай, это когда на обеих монетах выпал герб (сокращённо «ГГ»).

Чтобы разобраться с событием , представим, что одна монета серебряная, а вторая – медная. При подбрасывании монет могут быть случаи:

1) на серебряной герб, на медной – число (обозначим – «ГЧ»);

2) на серебряной число, на медной – герб ( – «ЧГ»).

Значит, событию способствуют случаи и .

Событию способствует один случай: на обеих монетах выпали числа – «ЧЧ».

Таким образом, события или (ГГ, ГЧ, ЧГ, ЧЧ) образовывают полную группу событий, все эти события несовместимы, так как в результате подбрасывания происходит только одна из них. Кроме того, для симметричных монет все четыре события равновозможные, поэтому их можно считать случаями. Всех возможных событий – четыре .

Событию способствует только одно событие, поэтому его вероятность равняется:

Событию способствуют два случая , поэтому:

Вероятность события такая же, как и для :

Событию способствуют три случая: ГГ, ГЧ, ЧГ и поэтому:

Так как рассмотрены события ГГ, ГЧ, ЧГ, ЧЧ, которые равновозможные и создают полную группу событий, тогда появление любой из них – это достоверное событие (обозначим её буквой , которой способствуют все 4 случая . Поэтому вероятность:

Значит, подтверждается первое свойство вероятности.

Ответ

Вероятность события .

Вероятность события .

Вероятность события .

Вероятность события .

Пример 4

Задача

Подкидываются два игральных кубика с одинаковой и правильной геометрической формой. Найти вероятность всех возможных сумм на обеих гранях, что выпадают.

Решение

Чтобы было удобнее решать задачу, представьте, что один кубик белый, а второй – чёрный. С каждой из шести граней белого кубика и также может выпасть одна из шести граней чёрного кубика, поэтому всех возможных пар будет .

Так как возможность появления граней на отдельном кубике одинаковая (кубики правильной геометрической формы!), тогда одинаковой будет возможность появления каждой пары граней, причём, в результате подбрасывания выпадает только одна из пар. Значи события несовместимы, единовозможные. Это случаи, и всех возможных случаев – 36.

Теперь рассмотрим возможность значения суммы на гранях. Очевидно, что самая маленькая сумма 1 + 1 = 2, а самая большая 6 + 6 = 12. Оставшаяся часть суммы вырастает на единицу, начиная со второй. Обозначим событий, индексы которых равняются сумме очков, что выпали на гранях кубиков. Для каждой из этих событий выпишем благоприятные случаи при помощи обозначений , где – сумма, – очки на верхней грани белого кубика и – очки на грани чёрного кубика.

Значит, для события:

для – один случай (1 + 1);

для – два случая (1 + 2; 2 + 1);

для – три случая (1 + 3; 2 + 2; 3 + 1);

для – четыре случая (1 + 4; 2 + 3; 3 + 2; 4 + 1);

для – пять случаев (1 + 5; 2 + 4; 3 + 3; 4 + 2; 5 + 1);

для – шесть случаев (1 + 6; 2 + 5; 3 + 4; 4 + 3; 5 + 2; 6 + 1);

для – пять случаев (2 + 6; 3 + 5; 4 + 4; 5 + 3; 6 + 2);

для – четыре случая (3 + 6; 4 + 5; 5 + 4; 6 + 3);

для – три случая (4 + 6; 5 + 5; 6 + 4);

для – два случая (5 + 6; 6 + 5);

для – один случай (6 + 6).

Таким образом значения вероятности такие:

Ответ

Пример 5

Задача

Троим участникам перед фестивалем предложили тянуть жребий: каждый из участников по очереди подходит к ведёрку и наугад выбирает одну из трёх карточек с номерами 1, 2 и 3, что означает порядковый номер выступления данного участника.

Найти вероятность таких событий:

1) – порядковый номер в очереди совпадает с номером карточки, то есть порядковым номером выступления;

2) – ни один номер в очереди не совпадает с номером выступления;

3) – только один из номеров в очереди совпадает с номером выступления;

4) – хотя бы один из номеров в очереди совпадёт с номером выступления.

Решение

Возможными результатами выбора карточек – это перестановки из трёх элементов , количество таких перестановок равняется . Каждая из перестановок и есть событие. Обозначим эти события через . Каждому событию припишем в скобках соответствующую перестановку:

; ; ; ; ; .

Перечисленные события равновозможные и единовозможные, то есть, это и есть случаи. Обозначим так: (1ч, 2ч, 3ч) – соответствующие номера в очереди.

Начнём с события . Благоприятный только один случай поэтому:

Благоприятными для события – два случая и , поэтому:

Событию способствуют 3 случая: , поэтому:

Событию , кроме , способствует ещё и , то есть:

Ответ

Вероятность события – .

Вероятность события – .

Вероятность события – обновлено: Сентябрь 15, 2017 автором: Научные Статьи.Ру

3) P (Æ )=0.

Будем говорить, что задано вероятностное пространство , если задано пространство элементарных исходов9 и определено соответствие

w i ® P(w i ) =Pi .

Возникает вопрос: как определить из конкретных условий решаемой задачи вероятность P (w i ) отдельных элементарных исходов?

Классическое определение вероятности.

Вычислять вероятности P (w i ) можно, используя априорный подход, который заключается в анализе специфических условий данного эксперимента (до проведения самого эксперимента).

Возможна ситуация, когда пространство элементарных исходов состоит из конечного числа N элементарных исходов, причем случайный эксперимент таков, что вероятности осуществления каждого из этихN элементарных исходов представляются равными.Примеры таких случайных экспериментов: подбрасывание симметричной монеты, бросание правильной игральной кости, случайное извлечение игральной карты из перетасованной колоды. В силу введенной аксиомы вероятности каждого элементарного

исхода в этом случае равны N . Из этого следует, что если событиеА содержитN A элементарных исходов, то в соответствии с определением (*)

P(A) = A

В данном классе ситуаций вероятность события определяется как отношение числа благоприятных исходов к общему числу всех возможных исходов.

Пример . Из набора, содержащего 10 одинаковых на вид электроламп, среди которых 4 бракованных, случайным образом выбирается 5 ламп. Какова вероятность, что среди выбранных ламп будут 2 бракованные?

Прежде всего отметим, что выбор любой пятерки ламп имеет одну и ту же вероятность. Всего существует C 10 5 способов составить такую пятерку, то есть случайный эксперимент в данном случае имеетC 10 5 равновероятных исходов.

Сколько из этих исходов удовлетворяют условию "в пятерке две бракованные лампы", то есть сколько исходов принадлежат интересующему нас событию?

Каждую интересующую нас пятерку можно составить так: выбрать две бракованные лампы, что можно сделать числом способов, равным C 4 2 . Каждая пара бракованных ламп может встретиться столько раз, сколькими способами ее можно дополнить тремя не бракованными лампами, то естьÑ 6 3 раз. Получается, что число пятерок, содержащих две

Статистическое определение вероятности.

Рассмотрим случайный эксперимент, заключающийся в том, что подбрасывается игральная кость, сделанная из неоднородного материала. Ее центр тяжести не находится в геометрическом центре. В этом случае мы не можем считать исходы (выпадение единицы, двойки и т.д.) равновероятными. Из физики известно, что кость более часто будет падать на ту грань, которая ближе к центру тяжести. Как определить вероятность выпадения, например, трех очков? Единственное, что можно сделать, это подбросить эту кость n раз (где n -достаточно большое число, скажемn =1000 илиn =5000), подсчитать число выпадений трех очковn 3 и считать вероятность исхода, заключающегося в выпадении трех очков, равнойn 3 /n - относительной частоте выпадения трех очков. Аналогичным образом можно определить вероятности остальных элементарных исходов - единицы, двойки, четверки и т.д. Теоретически такой образ действий можно оправдать, если ввестистатистическое определение вероятности .

Вероятность P(M i ) определяется как предел относительной частоты появления исходаM i в процессе неограниченного увеличения числа случайных экспериментовn , то есть

P i = P (M i ) = lim m n (M i ) , n ®¥n

где m n (M i ) – число случайных экспериментов (из общего числаn произведенных случайных экспериментов), в которых зарегистрировано появление элементарного исходаM i .

Так как здесь не приводится никаких доказательств, мы можем только надеяться, что предел в последней формуле существует, обосновывая надежду жизненным опытом и интуицией.

Геометрическая вероятность

В одном специальном случае дадим определение вероятности события для случайного эксперимента с несчетным множеством исходов.

Если между множеством W элементарных исходов случайного эксперимента и множеством точек некоторой плоской фигурыS (сигма большая) можно установить взаимно-однозначное соответствие, а также можо установить взаимно-однозначное соответствие между множеством элементарных исходов, благоприятствующих событиюА , и множеством точек плоской фигурыI (сигма малая), являющейся частью фигурыS , то

P(A) = S ,

где s - площадь фигурыs ,S - площадь фигурыS .

Пример. Два человека обедают в столовой, которая открыта с 12 до 13 часов. Каждый из них приходит в произвольный момент времени и обедает в течение 10 минут. Какова вероятность их встречи?

Пусть x - время прихода первого в столовую, аy - время прихода второго

12 £ x £ 13; 12 £y £ 13.

Можно установить взаимно-однозначное соответствие между всеми парами чисел (x ;y ) (или множеством исходов) и множеством точек квадрата со стороной, равной 1, на координатной плоскости, где начало координат соответствует числу 12 по осиX и по осиY , как изображено на рисунке 6. Здесь, например, точкаА соответствует исходу, заключающемуся в том, что первый пришел в 12.30, а второй - в 13.00. В этом случае, очевидно,

Непрерывное вероятностное пространство.

Как уже говорилось ранее, множество элементарных исходов может быть более, чем счетным (то есть несчетным). В этом случае нельзя считать любое подмножество множества W событием.

Чтобы ввести определение случайного события, рассмотрим систему (конечную или счетную) подмножеств A 1 , A 2 ,... A n пространства элементарных исходовW .

В случае выполнения трех условий: 1) W принадлежит этой системе;

2) из принадлежности А этой системе следует принадлежностьA этой системе;

3) из принадлежностиA i иA j этой системе следует принадлежностьA i U A j этой

системе такая система подмножеств называется алгеброй.

Пусть W - некоторое пространство элементарных исходов. Убедитесь в том, что две системып одмножеств:

1) W ,Æ ; 2)W ,А ,A ,Æ (здесьА - подмножествоW ) являются алгебрами.

Пусть A 1 иA 2 принадлежат некоторой алгебре. Докажите, чтоA 1 \A 2 иA 1 ∩ A 2 принадлежат этой алгебре.

Подмножество А несчетного множества элементарных исходов 9 является событием, если оно принадлежит некоторой алгебре.

Сформулируем аксиому, называемую аксиомой А.Н. Колмогорова.

Каждому событию соответствует неотрицательное и не превосходящее единицы число P(А), называемое вероятностью событияА , причем функцияP(А) обладает следующими свойствами:

1) Р (9 )=1

2) если события A 1 ,A 2 ,...,A n несовместны, то

P (A 1 U A 2 U ... U A n ) =P (A 1 ) +P (A 2 ) +... +P (A n )

Если задано пространство элементарных исходов W , алгебра событий и определенная на ней функцияР , удовлетворяющая условиям приведенной аксиомы, то говорят, что задановероятностное пространство .

Это определение вероятностного пространства можно перенести на случай конечного пространства элементарных исходов W . Тогда в качестве алгебры можно взять систему всех подмножеств множестваW .

Формулы сложения вероятностей.

Из пункта 2 приведенной аксиомы следует, что если A 1 и A2 несовместные события, то

P (A 1 U A 2 ) =P (A 1 ) +P (A 2 )

Если A 1 иA 2 - совместные события, тоA 1 U A 2 =(A 1 \A 2 )U A 2 , причем очевидно, чтоA 1 \A 2 иA 2 - несовместные события. Отсюда следует:

Далее очевидно: A 1 = (A1 \A 2 )U (A 1 ∩ A 2 ), причем A1 \A 2 иA 1 ∩ A 2 - несовместные события, откуда следует:P (A 1 ) =P (A1 \A 2 ) +P (A 1 ∩ A 2 ) Найдем из этой формулы выражение дляP (A1 \A 2 ) и подставим его в правую часть формулы (*). В результате получим формулу сложения вероятностей:

P (A 1 U A 2 ) =P (A 1 ) +P (A 2 ) –P (A 1 ∩ A 2 )

Из последней формулы легко получить формулу сложения вероятностей для несовместных событий, положив A 1 ∩ A 2 =Æ .

Пример. Найти вероятность вытащить туза или червовую масть при случайном отборе одной карты из колоды в 32 листа.

Р (ТУЗ) = 4/32 = 1/8;Р (ЧЕРВОВАЯ МАСТЬ) = 8/32 = 1/4;

Р (ТУЗ ЧЕРВЕЙ) = 1/32;

Р ((ТУЗ)U (ЧЕРВОВАЯ МАСТЬ)) = 1/8 + 1/4 - 1/32 =11/32

Того же результата можно было достичь с помощью классического определения вероятности, пересчитав число благоприятных исходов.

Условные вероятности.

Рассмотрим задачу. Студент перед экзаменом выучил из 30 билетов билеты с номерами с 1 по 5 и с 26 по 30. Известно, что студент на экзамене вытащил билет с номером, не превышающим 20. Какова вероятность, что студент вытащил выученный билет?

Определим пространство элементарных исходов: W =(1,2,3,...,28,29,30). Пусть событиеА заключается в том, что студент вытащил выученный билет:А = (1,...,5,25,...,30,), а событиеВ - в том, что студент вытащил билет из первых двадцати:В = (1,2,3,...,20)

Событие А ∩ В состоит из пяти исходов: (1,2,3,4,5), и его вероятность равна 5/30. Это число можно представить как произведение дробей 5/20 и 20/30. Число 20/30 - это вероятность событияB . Число 5/20 можно рассматривать как вероятность событияА при условии, что событиеВ произошло (обозначим еёР (А /В )). Таким образом решение задачи определяется формулой

P (А ∩ В ) =Р (А /В )Р (B )

Эта формула называется формулой умножения вероятностей, а вероятность Р (А /В ) - условной вероятностью событияA .

Пример..Из урны, содержащей 7 белых и 3 черных шаров, наудачу один за другим извлекают (без возвращения) два шара. Какова вероятность того, что первый шар будет белым, а второй черным?

Пусть X - событие, состоящее в извлечении первым белого шара, аY - событие, состоящее в извлечении вторым черного шара. ТогдаX ∩ Y - событие, заключающееся в том, что первый шар будет белым, а второй - черным.P (Y /X ) =3/9 =1/3 - условная вероятность извлечения вторым черного шара, если первым был извлечен белый. Учитывая, чтоP (X ) = 7/10, по формуле умножения вероятностей получаем:P (X ∩ Y ) = 7/30

Событие А называется независимым от события В (иначе: события А и В называются независимыми), если Р (А / В )= Р (А ). За определение независимых событий можно принять следствие последней формулы и формулы умножения

P (А ∩ В ) =Р (А )Р (B )

Докажите самостоятельно, что если А иВ - независимые события, тоA иB тоже являются независимыми события.

Пример.Рассмотрим задачу, аналогичную предыдущей, но с одним дополнительным условием: вытащив первый шар, запоминаем его цвет и возвращаем шар в урну, после чего все шары перемешиваем. В данном случае результат второго извлечения никак не зависит от того, какой шар - черный или белый появился при первом извлечении. Вероятность появления первым белого шара (событие А ) равна 7/10. Вероятность событияВ - появления вторым черного шара - равна 3/10. Теперь формула умножения вероятностей дает:P (А ∩ В ) = 21/100.

Извлечение шаров способом, описанным в этом примере, называется выборкой с возвращением иливозвратной выборкой .

Следует отметить, что если в двух последних примерах положить изначальные количества белых и черных шаров равными соответственно 7000 и 3000, то результаты расчетов тех же вероятностей будут отличаться пренебрежимо мало для возвратной и безвозвратной выборок.

Классическое определение вероятности.

Как было сказано выше, при большом числе n испытаний частота P*(A)=m/ n появления события A обладает устойчивостью и дает приближенное значение вероятности события A , т.е. .

Это обстоятельство позволяет находить приближенно вероятность события опытным путем. Практически такой способ нахождения вероятности события не всегда удобен. Ведь нам нужно заранее знать вероятность некоторого события, еще до опыта. В этом и состоит эвристическая, предсказательная роль науки. В ряде случаев вероятность события удается определить до опыта с помощью понятия равновероятности событий (или равновозможности).

Два события называются равновероятными (или равновозможными ), если нет никаких объективных причин считать, что одно из них может наступить чаще, чем другое.

Так, например, появления герба или надписи при бросании монеты представляют собой равновероятные события.

Рассмотрим другой пример. Пусть бросают игральную кость. В силу симметрии кубика можно считать, что появление любой из цифр 1, 2, 3, 4, 5 или 6 одинаково возможно (равновероятно).

События в данном опыте образуют полную группу , если в результате опыта должно произойти хотя бы одно из них. Так, в последнем примере полная группа событий состоит из шести событий - появлений цифр 1, 2, 3, 4, 5 и 6.

Очевидно, любое событие A и противоположное ему событие образуют полную группу.

Событие B называется благоприятствующим событию A , если наступление события B влечет за собой наступление события A . Так, если A - появление четного числа очков при бросании игральной кости, то появление цифры 4 представляет собой событие, благоприятствующее событию A .

Пусть события в данном опыте образуют полную группу равновероятных и попарно несовместных событий. Будем называть их исходами испытания. Предположим, что событию A благоприятствуют исходов испытания. Тогда вероятностью события A в данном опыте называют отношение . Итак, мы приходим к следующему определению.

Вероятностью P(A) события в данном опыте называется отношение числа исходов опыта, благоприятствующих событию A, к общему числу возможных исходов опыта, образующих полную группу равновероятных попарно несовместных событий: .

Это определение вероятности часто называют классическим . Можно показать, что классическое определение удовлетворяет аксиомам вероятности.

Пример 1.1. На завод привезли партию из 1000 подшипников. Случайно в эту партию попало 30 подшипников, не удовлетворяющих стандарту. Определить вероятность P(A) того, что взятый наудачу подшипник окажется стандартным.

Решение: Число стандартных подшипников равно 1000-30=970 . Будем считать, что каждый подшипник имеет одинаковую вероятность быть выбранным. Тогда полная группа событий состоит из равновероятных исходов, из которых событию A благоприятствуют исходов. Поэтому .

Пример 1.2. В урне 10 шаров: 3 белых и 7 черных. Из урны вынимают сразу два шара. Какова вероятность р того, что оба шара окажутся белыми?

Решение: Число всех равновероятных исходов испытания равно числу способов, которыми можно из 10 шаров вынуть два, т. е. числу сочетаний из 10 элементов по 2 (полная группа событий):

Число благоприятствующих исходов (сколькими способами можно из 3 шаров выбрать 2) : . Следовательно, искомая вероятность .

Забегая вперед, эту задачу можно решить и другим способом.

Решение: Вероятность того, что при первом испытании (вытаскивании шара) будет вынут белый шар, равна (всего шаров 10 , из них 3 белых). Вероятность того, что при втором испытании будет вынут снова белый шар равна (всего шаров стало 9, т.к. один вынули, белых стало 2, т.к. вынули именно белый). Следовательно, вероятность совмещения событий равна произведению их вероятностей, т.е. .

Пример 1.3. В урне 2 зеленых, 7 красных, 5 коричневых и 10 белых шаров. Какова вероятность появления цветного шара?

Решение: Находим соответственно вероятности появления зеленого, красного и коричневого шаров: ; ; . Так как рассматриваемые события, очевидно, несовместны, то, применяя аксиому сложения, найдем вероятность появления цветного шара:

Либо, другим способом. Вероятность появления белого шара равна . Тогда вероятность появления небелого шара (т.е. цветного), т.е. вероятность противоположного события, равна .

Геометрическое определение вероятности . Чтобы преодолеть недостаток классического опре­деления вероятности (оно непри­менимо к испытаниям с бесконечным числом исходов), вводят геометрические определение вероятности - вероятности попа­дания точки в область (отрезок, часть плоскости и т. д.).

Пусть отрезок составляет часть отрезка . На отре­зке наудачу поставлена точка, что означает выполнение следующих предположений: поставленная точка может оказаться в любой точке отрезка , вероятность попадания точки на отрезок пропорциональна длине этого отрезка и не зависит от его расположения относи­тельно отрезка . В этих предположениях вероятность попадания точки на отрезок определяется равенством