классическое и статистическое определение, сложение и умножение вероятностей

Теория вероятностей - наука, изучающая случайные события на основе предположения: при многократном осуществлении комплекса условий G доля той части наблюдений, при которых сл. событие А наступило, незначительно отклоняется от некоторого положительного числа, называемого его вероятностью.
1-ый метод определения вероятности:
Статистический - основан на свойстве устойчивости частоты появления события А при осуществлении достаточно большого количества комплекса условий G.

ПРИМЕР: При большом числе подбрасываний монеты были получены результаты, известные из истории развития теории вероятности:
Кол-во испытаний Герб Частота
Бюффон 4040 раз 2048 0,5080
Пирсон 12000 раз 6019 0,5016
Пирсон 24000 раз 12012 0,5005
Анализ частоты выпадения герба показывает, что при увеличении числа экспериментов она близка к определенному числу: P(А) = 0,5.

Частоты появления букв русского языка

При бросании кубика (игральной кости) пространство исходов имеет вид {1, 2, 3, 4, 5, 6};
каждому из шести исходов приписывается 1/6.

Таким образом, вероятность - количественное выражение возможности того, что событие А произойдет при осуществлении комплекса условий G.
Этот факт выражается формулой: Р(А)= p
Принято обозначать достоверное событие - Ω,
а невозможное событие - ∅.
Р(Ω) = 1; Р(∅) = 0; 0 ≤ Р(А) = p ≤1.

2-ой метод определения вероятности:
Классическое определение.
Пусть n – число всех равновозможных исходов данного испытания, наблюдения, эксперимента),
m – число исходов благоприятствующих событию A (т.е. таких, появление любого из которых приводит к наступлению события A ). Тогда вероятность события A определяют по формуле:

Вероятность - мера достоверности данного события. обозначают P (англ. probability – вероятность).
Чем более достоверным представляется наступление события, тем больше его вероятность.
Свойства вероятности
Вероятность достоверного события равна 1, если событие достоверно, то каждый элементарный исход испытания благоприятствует событию.
В этом случае m = n, тогда Р (A) = m / n = n / n = 1.

2. Вероятность невозможного события равна 0.
если событие невозможно - ни один из элементарных исходов испытания не благоприятствует событию. В этом случае m = 0:
Р (А) = m / n = 0 / n = 0.
3. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между 0 и 1.
В этом случае 0 < m < n, значит, 0 < m / n < 1, следовательно,
0 < Р (А) < 1

Пример. В урне 10 шаров: 6 белых и 4 черных. Вынули два шара. Какова вероятность, что оба шара белые?
Решение. Вынуть 2 шара из 10 можно следующим числом способов:
Число случаев, когда среди двух шаров будут 2 белых:
Искомая вероятность

Пример. В ящике 10 красных и 5 синих пуговиц. Вынимаются наудачу две пуговицы. Какова вероятность, что пуговицы будут одноцветными? Решение. Событие A={вынуты пуговицы одного цвета} представим в виде суммы A= A1 + A2 , где A1 - выбор пуговицы красного, а A2 - синего цветов соответственно. Вероятность вытащить 2 красные пуговицы ,
2 синие . Так как события не могут произойти одновременно, то:

Задание:
1. После бури на участке между 50-ым и 70-ым километрами высоковольтной линии электропередач произошел обрыв проводов.
Тогда вероятность того, что авария произошла между 60-ым и 63-им километрами, равна…
2. Из урны, в которой находятся 7 черных и 3 белых шаров, вынимают одновременно 2 шара.
Тогда вероятность того, что оба шара будут черными, равна …

Классическое определение вероятности применимо при двух условиях:
1) все исходы опыта должны быть равновероятными;
2) опыт должен иметь конечное число исходов.
На практике сложно доказать, что события равновероятные: например, при произведении опыта с подбрасыванием монеты на результат опыта могут влиять несимметричность монеты, влияние ее формы на аэродинамические характеристики полета, атмосферные условия и т.д., кроме того, существуют опыты с бесконечным числом исходов. В этом случае пользуются геометрическим подходом к определению вероятности.

Пример. Два лица А и В условились встретиться в определенном месте между 12 и 13 часами. Пришедший первым ждет другого в течении 20 минут, после чего уходит. Чему равна вероятность встречи лиц А и В, если приход каждого из них может произойти наудачу в течении указанного часа и моменты прихода независимы?
Решение. Момент прихода лица А обознач. – х, лица В – у. Чтобы встреча произошла, необходимо ⎮х - у⎮≤ 20. Изобразим х и у как координаты на плоскости с единицей масштаба - 1 мин. Все исходы - квадрат со стороной 60, а благоприятствующие - заштрихованная область.

Искомая вероятность равна отношению площади заштрихованной фигуры к площади всего квадрата: P(A) = (602–402)/602 = 5/9.

Задание:
1. Плоскость разграфлена параллельными прямыми, отстоящими друг от друга на расстоянии 2а. На плоскость наудачу брошена монета радиуса r < а.
Найти вероятность того, что монета не пересеет ни одной прямой.
2. Внутрь круга радиуса R наудачу брошена точка.
Найти вероятность того, что точка окажется:
а) внутри вписанного в круг квадрата;
б) за пределами вписанного в круг квадрата.

Теоремы сложения и умножения вероятностей
Условной вероятностью события А при условии В (обозн. p (A|B)) наз. вероятность, вычисленную при условии, что событие В уже произошло и, тем самым, изменило ход эксперимента.
События называют зависимыми, если
наступление одного из них изменяет вероятность появления другого.
События наз. независимыми, если происхождение одного из них никак не влияет на вероятность появления другого.

Теорема сложения совместных событий.
Вероятность суммы 2-х совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:
p (А + В) = p(А) + p(В) - p(А·В).
Теорема сложения несовместных событий.
Вероятность суммы 2-х несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:
p (А + В) = p(А) + p(В).

Теорема умножения вероятностей
Если события А и В независимы (наступление одного из них никак не влияет на шансы наступления другого), то вероятность произведения этих событий А • В равна произведению их вероятностей: Р (А • В) = Р (А) • Р (В).
Зависимые испытания.
Пусть А и В - зависимые. Условной вероятностью P (B|A) события В называют вероятность события В, найденную в предположении, что событие А наступило.
Вероятность произведения двух зависимых событий A и B равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, найденного в предположении, что первое событие уже наступило:
Р (А • В) = Р(А) • P (B|A).

Пример.
При подготовке к экзамену две студентки успели выучить только первые пять билетов из двадцати.
Пусть событие А – «первая студентка вытянула один из этих (счастливых для неё) билетов»,
а событие В – «вторая студентка вытянула счастливый билет».

Если событие А произошло, то среди оставшихся 19 билетов окажется только 4 счастливых, и значит, вероятность события В равна
Р(В) =
Если же событие А не произошло, то число счастливых билетов среди оставшихся 19 не изменится, и значит, вероятность события В будет другой:
Р(В) =

Пример.
Ведутся поиски двух преступников. Каждый из них независимо от другого может быть обнаружен в течение суток с вероятностью 0,5. После поимки одного из них, в связи с увеличением числа сотрудников занятых в поисках, вероятность найти второго возрастает до 0,7.
С какой вероятностью в течение суток будут обнаружены оба преступника?

Решение.
Событие А – «обнаружены оба преступника». Разобьем его на простые:
В1– «обнаружен 1-ый», В2 - «обнаружен 2-ой после того, как пойман 1-ый преступник».
По определению произведения событий
А = В1 · В2.
Тогда по теореме умножения вероятностей для зависимых событий:
Р(А) = Р(В1 · В2 ) = Р(В1) · Р(В2 |В1)=
= 0,5 · 0,7 = 0,35

Пример.
Два стрелка делают по одному выстрелу в мишень. Вероятность попадания первого стрелка – 0,9; второго стрелка – 0,8.
Найти вероятность того, что
а) в мишень попадет только один стрелок.
б) мишень будет поражена.

Решение: а) Пусть событие А – в мишень попадет только один стрелок.
Рассмотрим события: А1 – в мишень попадет 1-ый; А2– в мишень попадет 2-ой.
По условию: p(А1) = 0,9; p(А2) = 0,8.
Тогда вероятности промахов стрелков:
p (Ā1) = 1 - 0,9 = 0,1; p (Ā2) = 1 - 0,8 = 0,2.
Событие А означает: в мишень попадет только 1-ый (т. е. 1-ый попадет и 2-ой промахнётся) или попадет только 2-ой (т.е. 1-ый промахнётся и 2-ой попадет).
Тогда P(A) = 0,9 · 0,2 + 0,1 · 0,8 = 0,26.

б) Найдем вероятность события В – мишень будет поражена. Событие В произойдет, если в мишень попадет хотя бы один стрелок: или только 1-ый, или только 2-ой, или оба. Тогда:
P (В) = 0,9 · 0,2 + 0,1 · 0,8 + 0,9 · 0,8 =
= 0,18 + 0,08 + 0,72 = 0,98.
Найти вероятность события В также можно по теореме сложения совместных событий А1 и А2 .
= 0,9 + 0,8 – 0,9·0,8 = 1,7 – 0,72 = 0,98.

Пример. В порт приходят корабли только из
трех пунктов отправления. Вероятность
появления корабля из 1-го пункта - 0,2, из 2-го пункта – 0,6. Найти вероятность прибытия корабля из 3-его пункта.
Решение. Обозначим p (Ai) – вероятность прибытия корабля из пункта i.
Из свойств вероятности следует, что:
Тогда вероятность прибытия корабля из 3-го пункта отправления равна
p (A3) = 1 - 0,2 - 0,6 = 0,2.

Дидактическая единица. Теория вероятностей.
Задание №7. Игральный кубик бросают один раз. Вероятность того, что на верхней грани выпадет число очков, больше чем три, равна …
Варианты ответов:
2)
0 4) 1
Ответ: пункт № 1, т.е. выпадет или 4, или 5, или 6.

Задание №8. Для посева берут семена из двух пакетов. Вероятность прорастания семян в первом и втором пакетах соответственно равна 0,9 и 0,7. Если взять по одному семени из каждого пакета, то вероятность того, что оба они прорастут, равна …
Варианты ответов: 1) 0,63 2) 0,9
3) 1,6 4) 0,8
Ответ: пункт № 1, т.к. согласно теоремы умножения вероятностей независимых событий 0,9 · 0,7 = 0,63.

Задание №11. В урне находятся шесть шаров: три белых и три черных. Событие А – «вынули белый шар». Событие В – « вынули черный шар». Если опыт состоит в выборе только одного шара, то для этих событий неверным будет
утверждение…
Варианты ответов:
1) «События А и В несовместны»
2) «События А и В равновероятны»
3) «Событие А невозможно»
4) «Вероятность события В равна 0,5»
Ответ: пункт № 3, другие пункты – верные утверждения.

Задание №12.
Вероятность наступления некоторого события не может быть равна …
Варианты ответов:
0 2)
1 4) 2
Ответ:
пункт № 4, по свойствам вероятности.

Пример.
Преступник имеет 3 ключа. В темноте он открывает дверь выбирая ключ случайным образом. На открытие каждой двери он тратит 5 секунд. Найти вероятность что он откроет все двери за 15 секунд.
Решение:
Пусть событие А – «открыты все двери». Разобьём событие на более простые: В – «открыта 1-я дверь», С – «открыта 2-я дверь», D – «открыта 3-я дверь», тогда А = B·C·D по определению произведения событий.

Следовательно P(А)=P(B·C·D), по теореме умножения вероятностей независимых событий P(B·C·D) = P(B)·P(C) ·P(D).
Вычислим вероятность событий B, C и D.
Имеется три равновозможных (каждый ключ выбираем из 3-х) исходов опыта. Каждому из событий B, C и D благоприятствует одно из них, поэтому
P(B) = P(C)= P(D)= ;
P(А)= P(B)·P(C) ·P(D) = × × =

Пример
В урне 5 белых, 20 красных и 10 чёрных шаров, не отличающихся по размеру. Шары тщательно перемешивают и затем наугад вынимают 1 шар. Какова вероятность, что он окажется белым или чёрным?
Решение:
Пусть А – появление белого или чёрного шара, разобьём событие на более простые. В – появление белого, С – появление чёрного, тогда А = В + С, следовательно Р(А) = Р(В +С). Так как В и С события несовместные, то по теореме сложения вероятностей несовместных событий
Р(В + С) = Р(В) + Р(С).

Вычислим вероятность событий В и С.
Имеется 35 равновозможных исходов опыта,
событию В благоприятствует 5 из них,
событию С – 10.
Следовательно: Р(В) = Р(С) =
Р(А) = Р(В) + Р(С) = + = -
вероятность, что вынутый наудачу шар окажется белым или чёрным.