Похожие презентации:
Геометрическое определение вероятностей
1.
Геометрическое определение вероятностейS ( A)
p A
S ( )
Ω
.T
(2.1)
где S(A) и S ( ) — геометрические меры (длина,
площадь, объем и т.д.) областей A и
соответственно.
A
Теоремы сложения вероятностей
Теорема сложения двух случайных событий. Вероятность
суммы случайных событий А и В равна сумме вероятностей этих
событий минус вероятность их совместного появления:
p(A + В) = p(А) + p(В) – p(АВ)
(2.2)
Доказательство:Представим событие А + В в виде суммы
трех несовместимых событий А + В = А В + АВ + А В.
Тогда на основании второй аксиомы p(А + В) = p(А В) + p(АВ)
+ p( АВ).Представим события А и В в виде суммы несовместимых
событий:
2.
А=А+AB, p(A)=p(A B)+p(AB) p(A B)= p(A) - p(AB),
B
B=B A+AB, p(B)=p(B A)+p(A B) p(B A)= p(B) - p(AB),
Подставим p(A B) и p(B A) в выражение p(А+В) и после преобразований
получим: p(А + В) = p(А) + p(В) - p(АВ).
Теорема сложения для n случайных событий. Вероятность
суммы n событий A1, ... , An равна
n
n
i 1
i1 1
p ( Ai ) p ( Ai1 ) p ( Ai1 Ai1 ) ...
... ( 1) k 1
i1 ,i2
(2.3)
p ( Ai1 Ai2 ... Aik ) ... ( 1) n 1 p( A1 A2 ... An ),
i1 ,i2 ,...,ik
где – число слагаемых в k-ой сумме равно
Cnk , т.е. перебираются все возможные сочетания из k слагаемых.
Доказательство. Используем метод математической индукции. Однако, для
экономии времени и места, докажем переход от m слагаемых к m+1 для случая
m = 2. Докажем, что
Р(А1 + А2 + А3 ) = Р(А1) + Р(А2 ) +Р(А3 )- Р(А1A2) – Р(А1A3) -Р(A2A3)+Р(А1A2A3)
3.
еслиp( A1 A2 ) p( A1 ) p( A2 ) p( A1 A2 )
Обозначим
B A2 A3
p( A1 A2 A3 ) p( A1 B) p( A1 ) p( B) p( A1B) p( A1 ) p( A2 A3 ) p ( A1 A2 A1 A3 )
p( A1 ) p( A2 ) p( A3 ) p( A2 A3 ) p( A1 A2 ) p( A1 A3 ) p( A1 A2 A3 ),
что и требовалось доказать.
На практике, с учетом того, что p( A) 1 p( A) , вероятность суммы n событий (если n>2)
удобнее вычислять по формуле:
p( A1 A2 … An ) 1 p ( A1 A2 … An ) 1 p ( A1 A2 … An )
(2.4)
Зависимые и независимые события
Событие А называется независимым от события В, если его вероятность не
зависит от того, произошло В или нет, т.е. критерий независимости:
(2.5)
p( A) p( A / B) p( A / B )
Зависимость и независимость всегда взаимны, т.е. если событие А не зависит от
события В (см. (2.5)), то и событие В не зависит от события А:
p( B) p( B / A) p( B / A)
(2.6)
4.
Теоремы умножения вероятностейТеорема умножения вероятностей для двух событий.
Вероятность произведения двух событий равна вероятности одного из
них, умноженной на условную вероятность второго при наличии первого.
p( AB) p( A) p( B / A) p( B) p( A / B)
(2.7)
Доказательство. Докажем (2.7) для схемы случаев. Пусть в опыте возможны n
несовместимых и равновозможных исходов. Событию А соответствует m исходов
событию B - k исходов. В l исходах события А и В происходят одновременно.
Очевидно, что
p ( A)
m
k
l
(см. (1.1)).
, p( B)
, p ( AB )
n
n
n
Вычислим условную вероятность p(В А), т.е. вероятность события В в
предположении, что А произошло. Если известно, что событие А произошло, то из
ранее возможных n случаев остаются возможными только те m, которые
благоприятствовали событию А. Из них l благоприятны событию В p ( B / A) l
m
Аналогично вычислим условную вероятность p(A B), т.е. вероятность
события A в предположении, что B произошло:
l
p( A / B)
k
5.
Подставим найденные вероятности в (2.7):l
m
l
k
l
n
n m
n k
что и требовалось доказать. Очевидно, что безразлично, какое из событий считать
первым, а какое вторым.
Теорема умножения вероятностей для
n событий.
Вероятность произведения n событий А1 …Аn равна
p( A1 A2 … An ) p( A1 ) p( A2 / A1 ) p( A3 / A1 A2 ) … p ( An / A1 A2 … An 1 ), (2.8)
где
p ( Ak / A1 … Ak 1 ) - вероятность появления события Ak, при условии, чт
события A1 , A2 , …, Ak 1 в данном опыте произошли.
Доказательство. Используем метод математической индукции. Однако для экономии
времени и места докажем переход от m сомножителей к m+1 для случая m = 2.
Докажем, что
p( A1 A2 A3 ) p( A1 ) p( A2 / A1 ) p( A3 / A1 A2 )
если
p( A1 A2 ) p( A1 ) p( A2 / A1 )
Обозначим B A1 A2 тогда
p( A1 A2 A3 ) p( BA3 ) p( B) p( A3 / B) p( A1 A2 ) p( A3 / A1 A2 ) p( A1 ) p( A2 / A1 ) p( A3 / A1 A2 )
что и требовалось доказать.
6.
Если события А1 …Аn независимы, то вероятность произведения равнапроизведению вероятностей этих событий:
p ( A1 A2 … An ) p ( A1 ) p ( A2 ) … p ( An )
(2.9)
а вероятность p ( A1 A2 … An ) появления хотя бы одного события А1,
А2...Аn равна (см. (2. 4))
p( A1 A2 … An ) 1 p( A1 A2 … An ) 1 p( A1 ) p( A2 ),..., p( A3 ) (2.10)
Вероятность безотказной работы сети
Событие B - безотказная работа сети, состоящей из n независимо работающих
элементов Ai. Надежность p( Ai ) pi
(вероятность безотказной работы) каждого элемента известна. Необходимо
определить вероятность безотказной работы сети в целом.
Очевидно, что B A1 A2 … An , а с учетом (2.9)
p( B) p( A1 ) p( A2 ) … p( An ) p1 p2 … pn
(2.11)
7.
Для параллельного соединенияB A1 A2 … An , а с учетом (2.10)
p( B) 1 p( A1 A2 … An ) 1 q1 q2 … qn
где
(2.12)
qi 1 pi
Сети с любой другой схемой соединения всегда можно представить в виде
участков либо с последовательным, либо с параллельным соединением и
вероятность безотказной работы сети определить последовательно применяя
формулы (2.11) и (2.12).