АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Теоремы сложения и умножения вероятностей случайных событий

Читайте также:
  1. I. Случайные величины с дискретным законом распределения (т.е. у случайных величин конечное или счетное число значений)
  2. II. Основной ход событий:
  3. Анализ методом деревьев событий и отказов
  4. Анализ таблицы сложения. Ознакомление дошкольников с арифметическими действиями и вычислительными приемами.
  5. Вектор электрического смещения ( электрической индукции) D. Обобщение теоремы Гаусса для вещества.
  6. Возможные аварии на АЭС и их характеристики. Международная шкала оценки событий на АЭС. Особенности радиоактивного загрязнения ОС при авариях на АЭС
  7. Возникновение теории вероятностей. Вклад Маркова в её развитие.
  8. Война на Северном Кавказе 1990-е гг.: причины, анализ основных событий и итоги.
  9. Война СССР в Афганистане (1979- 1989 гг.): причины ,ход основных событий и итоги.
  10. Вопрос 1 Классификация случайных событий.
  11. Вопрос 1 теорема сложения вероятностей
  12. Вопрос 1 Числовые характеристики случайных величин.

Если случайные события А и В являются несовместными собы­тиями с известными вероятностями, то справедлива следующая теорема, называемая теоремой сложения.

Теорема 8.1. Вероятность наступления случайного события А или несовместного с ним события В равна сумме вероят­ностей этих событий:

Р(А или В) = Р(А) + Р(В) (8.5)

Пример 8.2. В коробке находятся 2 упаковки аспирина, 3 — анальгина и 5 — амидопирина. Наугад извлекается одна упаков­ка. Найти вероятность того, что ею окажется упаковка аспирина или анальгина.

Решение. Вероятность извлечения упаковки аспирина (веро­ятность события А) в соответствии с формулой классической вероятности равна: Р(А) = 2/10=0,2

Аналогично вероятность извлечения упаковки анальгина (ве­роятность события В) равна: Р(В) =3/10=0,3

Поскольку данные события являются несовместными (если извлечена упаковка аспирина, то при этом упаковка анальгина не извлечена, и наоборот), для нахождения искомой вероятности в соответствии с теоремой 8.1 следует сложить найденные веро­ятности: Р(А или. В) = Р(А)+ Р(В) = 0,2 + 0,3 = 0,5.

Определение. Случайное событие Л, состоящее в том, что случайное событие А не произошло, называется событием, про­тивоположным событию А.

Для противоположных событий справедлива следующая тео­рема.

Теорема 8.2. Сумма вероятностей наступления случайного события А и противоположного ему события А равна единице: P(A)+P(Ā)=1 (8.6)

Например, вероятность выпадения герба при однократном под­брасывании монеты равна 0,5, вероятность выпадения цифры также равна 0,5. Поскольку выпадение цифры представляет собой случайное событие, состоящее в невыпадении герба, то выпаде­ние цифры является событием А, противоположным событию А (выпадение герба). В то же время сумма вероятностей этих со­бытий действительно равна единице.

Определение. Случайные события А и В называются незави­симыми, если вероятность осуществления каждого из них не зависит от того, осуществилось ли при этом другое событие.

Например, при одновременном подбрасывании двух монет слу­чайное событие А, состоящее в выпадении герба у одной монеты, и событие В, состоящее в выпадении герба у другой монеты, являются независимыми событиями, поскольку вероятность собы­тия А равна 0,5 и не зависит от того, осуществилось ли при этом событие В, и наоборот, вероятность события В также равна 0,5 и не зависит от того, произошло ли при этом событие А.

Если случайные события Л и В являются независимыми со­бытиями с известными вероятностями, то справедлива следую­щая теорема, называемая теоремой умножения вероятностей для независимых событий.

Теорема 8.3. Вероятность наступления двух независимых случайных событий А и В равна произведению вероятностей этих событий: Р(А и В) = P(A)*P(B) (8.7)

Пользуясь этой теоремой, легко определить, например, веро­ятность выпадения гербов на двух одновременно подбрасывае­мых монетах. Действительно, поскольку, как уже обсуждалось выше, событие А, состоящее в выпадении герба у первой монеты, и событие В, состоящее в выпадении герба у второй монеты, являются независимыми и вероятности каждого из них равны 0,5, то по формуле (8.7) получим: Р(А и В) = Р(А)* Р(В) = 0,5*0,5 = 0,25.

Определение. Случайное событие В называется зависимым от случайного события А, если вероятность осуществления события В зависит от того, произошло ли событие А.

Определение. Вероятность осуществления случайного события В, вычисленная при условии наступления события А, называется условной вероятностью события В и обозначается Р(В/А).

Если случайные события Л и 6 являются зависимыми событиями, причем, например, событие В зависит от события А, то справедлива следующая теорема, называемая теоремой умноже­ния вероятностей для зависимых событий.

Теорема 8.4. Вероятность наступления случайного события А и зависящего от него события В равна произведению вероят­ности события А на условную вероятность события В: Р(А и В) = Р(А) * Р(В/А) (8.8)

Пример 8.3. В корзине находятся 2 белых и 3 красных шара. Из корзины извлекают наугад один шар и, не возвращая его в корзину, извлекают наугад еще один шар. Найти вероятность того, что оба извлеченных шара окажутся белыми.

Решение. Пусть случайное событие А состоит в том, что пер­вый извлеченный шар окажется белым. Вероятность этого собы­тия в соответствии с классическим определением вероятности равна: P(A)=2/5=0,4

поскольку всего в корзине 5 шаров, 2 из которых белые.

Случайное событие В, состоящее в том, что второй извлечен­ный шар окажется белым, является зависимым от события А, поскольку в случае наступления события А в корзине останется только один белый шар из четырех и вероятность события В будет равна P(В/A) = 0,25, а в случае ненаступления — два белых шара из четырех и вероятность события В окажется равной Р(В/Ā) = 0,5.

Вследствие этого для определения вероятности того, что оба извлеченных шара окажутся белыми, следует воспользоваться теоремой умножения вероятностей зависимых событий, в резуль­тате чего найдем искомую вероятность:

Р(А и В)=Р(А) * P(B/A) = 0,4*0,25 = 0,1.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)