Теория вероятностей, действия над вероятностями
Необходимость в действиях над вероятностями наступает тогда, когда известны вероятности некоторых событий, а вычислить нужно вероятности других событий, которые связаны с данными событиями.
Сложение вероятностей используется тогда, когда нужно вычислить вероятность объединения или логической суммы случайных событий.
Сумму событий A и B обозначают A + B или A ∪ B. Суммой двух событий называется событие, которое наступает тогда и только тогда, когда наступает хотя бы одно из событий. Это означает, что A + B – событие, которое наступает тогда и только тогда, когда при наблюдении произошло событие A или событие B, или одновременно A и B.
Если события A и B взаимно несовместны и их вероятности даны, то вероятность того, что в результате одного испытания произойдёт одно из этих событий, рассчитывают, используя сложение вероятностей.
Теорема сложения вероятностей. Вероятность того, что произойдёт одно из двух взаимно несовместных событий, равна сумме вероятностей этих событий:
(3)
Например, на охоте произведены два выстрела. Событие А – попадание в утку с первого выстрела, событие В – попадание со второго выстрела, событие (А + В) – попадание с первого или второго выстрела или с двух выстрелов. Итак, если два события А и В – несовместные события, то А + В – наступление хотя бы одного из этих событий или двух событий.
Можно рассчитать как классические, так и статистические вероятности.
Пример 1. В ящике 30 мячиков одинаковых размеров: 10 красных, 5 синих и 15 белых. Вычислить вероятность того, что не глядя будет взят цветной (не белый) мячик.
Решение. Примем, что событие А – «взят красный мячик», а событие В – «взят синий мячик». Тогда событие — «взят цветной (не белый) мячик». Найдём вероятность события А:
и события В:
События А и В – взаимно несовместные, так как если взят один мячик, то нельзя взять мячики разных цветов. Поэтому используем сложение вероятностей:
Задачи посложнее, в которых нужно применять и сложение и умножение вероятностей — на странице «Различные задачи на сложение и умножение вероятностей».
Теорема сложения вероятностей для нескольких несовместных событий. Если события составляют полное множество событий, то сумма их вероятностей равна 1:
Сумма вероятностей противоположных событий также равна 1:
Противоположные события образуют полное множество событий, а вероятность полного множества событий равна 1.
Вероятности противоположных событий обычно обозначают малыми буквами p и q. В частности,
из чего следуют следующие формулы вероятности противоположных событий:
и .
Пример 2. Цель в тире разделена на 3 зоны. Вероятность того что некий стрелок выстрелит в цель в первой зоне равна 0,15, во второй зоне – 0,23, в третьей зоне – 0,17. Найти вероятность того, что стрелок попадет в цель и вероятность того, что стрелок попадёт мимо цели.
Решение: Найдём вероятность того, что стрелок попадёт в цель:
Найдём вероятность того, что стрелок попадёт мимо цели:
Задачи посложнее, в которых нужно применять и сложение и умножение вероятностей — на странице «Различные задачи на сложение и умножение вероятностей».
Два случайных события называются совместными, если наступление одного события не исключает наступления второго события в том же самом наблюдении. Например, при бросании игральной кости событием А считается выпадение числа 4, а событием В – выпадение чётного числа. Поскольку число 4 является чётным числом, эти два события совместимы. В практике встречаются задачи по расчёту вероятностей наступления одного из взаимно совместных событий.
Теорема сложения вероятностей для совместных событий. Вероятность того, что наступит одно из совместных событий, равна сумме вероятностей этих событий, из которой вычтена вероятность общего наступления обоих событий, то есть произведение вероятностей. Формула вероятностей совместных событий имеет следующий вид:
Поскольку события А и В совместимы, событие А + В наступает, если наступает одно из трёх возможных событий: или АВ. Согласно теореме сложения несовместных событий, вычисляем так:
(5)
Событие А наступит, если наступит одно из двух несовместных событий: или АВ. Однако вероятность наступления одного события из нескольких несовместных событий равна сумме вероятностей всех этих событий:
Поэтому
(6)
Аналогично:
Поэтому
(7)
Подставляя выражения (6) и (7) в выражение (5), получаем формулу вероятности для совместных событий:
(8)
При использовании формулы (8) следует учитывать, что события А и В могут быть:
- взаимно независимыми;
- взаимно зависимыми.
Формула вероятности для взаимно независимых событий:
Формула вероятности для взаимно зависимых событий:
Если события А и В несовместны, то их совпадение является невозможным случаем и, таким образом, P(AB) = 0. Четвёртая формула вероятности для несовместных событий такова:
Пример 3. На автогонках при заезде на первой автомашине вероятность победить , при заезде на второй автомашине . Найти:
- вероятность того, что победят обе автомашины;
- вероятность того, что победит хотя бы одна автомашина;
Решение.
1) Вероятность того, что победит первая автомашина, не зависит от результата второй автомашины, поэтому события А (победит первая автомашина) и В (победит вторая автомашина) – независимые события. Найдём вероятность того, что победят обе машины:
2) Найдём вероятность того, что победит одна из двух автомашин:
Задачи посложнее, в которых нужно применять и сложение и умножение вероятностей — на странице «Различные задачи на сложение и умножение вероятностей».
Решить задачу на сложение вероятностей самостоятельно, а затем посмотреть решение
Пример 4. Бросаются две монеты. Событие A — выпадение герба на первой монете. Событие B — выпадение герба на второй монете. Найти вероятность события C = A + B.
Посмотреть правильное решение и ответ.
Умножение вероятностей используют, когда следует вычислить вероятность логического произведения событий.
При этом случайные события должны быть независимыми. Два события называются взаимно независимыми, если наступление одного события не влияет на вероятность наступления второго события.
Логическим произведением двух событий А и В, обозначаемым А ∩ В, называют событие, которое понимают как одновременное наступление событий А и В. Больше о сути логического произведения можно узнать в соответствующем месте статьи «Булева алгебра (алгебра логики)».
Теорема умножения вероятностей для независимых событий. Вероятность одновременного наступления двух независимых событий
(4)
Пример 5. Монету бросают три раза подряд. Найти вероятность того, что все три раза выпадет герб.
Решение. Вероятность того, что при первом бросании монеты выпадет герб , во второй раз , в третий раз . Найдём вероятность того, что все три раза выпадет герб:
Решить задачи на умножение вероятностей самостоятельно, а затем посмотреть решение
Пример 6. Имеется коробка с девятью новыми теннисными мячами. Для игры берут три мяча, после игры их кладут обратно. При выборе мячей игранные от неигранных не отличают. Какова вероятность того, что после трёх игр в коробке не останется неигранных мячей?
Посмотреть правильное решение и ответ.
Пример 7. 32 буквы русского алфавита написаны на карточках разрезной азбуки. Пять карточек вынимаются наугад одна за другой и укладываются на стол в порядке появления. Найти вероятность того, что из букв получится слово «конец».
Посмотреть правильное решение и ответ.
Задачи посложнее, в которых нужно применять и сложение и умножение вероятностей, а также вычислять произведение нескольких событий — на странице «Различные задачи на сложение и умножение вероятностей».
Вероятность того, что произойдёт хотя бы одно из взаимно независимых событий , можно вычислить путём вычитания из 1 произведения вероятностей противоположных событий , то есть по формуле:
Пример 10. Грузы доставляют тремя видами транспорта: речным, железнодорожным и автотранспортом. Вероятность того, что груз будет доставлен речным транспортом, составляет 0,82, железнодорожным транспортом 0,87, автотранспортом 0,90. Найти вероятность того, что груз будет доставлен хотя бы одним из трёх видов транспорта.
Решение. Найдём вероятности противоположных событий – того, что груз не будет доставлен одним из видов транспорта:
Теперь у нас есть всё, чтобы найти требуемую в условии задачи вероятность того, что груз будет доставлен хотя бы одним из трёх видов транспорта:
Решить задачу на умножение вероятностей самостоятельно, а затем посмотреть решение
Пример 11. Из полной колоды карт (52 карты) вынимают одновременно четыре карты. Событие А — среди вынутых карт будет хотя бы одна бубновая. Событие B — среди вынутых карт будет хотя бы одна червонная. Найти вероятность события C = A + B.
Посмотреть правильное решение и ответ.
Задачи посложнее, в которых нужно применять и сложение и умножение вероятностей, а также вычислять произведение нескольких событий — на странице «Различные задачи на сложение и умножение вероятностей».
Если наступление одного события влияет на вероятность наступления второго события, то события называют взаимно зависимыми.
Если события А и В взаимно зависимы, то условной вероятностью называют вероятность события В, принимая, что событие А уже наступило.
Теорема умножения вероятностей взаимно зависимых событий. Вероятность произведения двух событий равна вероятности одного из них, умноженной на условную вероятность другого при наличии первого, то есть вычисляется по формуле:
или
Пример 12. В ящике 26 лотерейных билетов, из которых 3 с выигрышем. Найти вероятности того, что первый билет будет с выигрышем, вероятность того, что второй билет будет с выигрышем при условии, что первого билета уже нет в ящике и вероятность того, что два взятые подряд билета будут с выигрышем.
Решение. Найдём вероятность того, что первый взятый билет будет с выигрышем:
Найдём вероятность того, что второй взятый билет будет с выигрышем при условии, что первого билета уже нет в ящике:
Найдём теперь вероятность того, что оба взятые подряд билеты будут с выигрышем, т.е. вероятность общего наступления двух зависимых событий, которая является произведением вероятности первого события и условной вероятности второго события:
Задачи посложнее, в которых нужно применять и сложение и умножение вероятностей, а также вычислять произведение нескольких событий — на странице «Различные задачи на сложение и умножение вероятностей».
function-x.ru
сложение и умножение вероятностей математика
Учреждение образования «Белорусская государственная
сельскохозяйственная академия»
Кафедра высшей математики
СЛОЖЕНИЕ И УМНОЖЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. ПОВТОРНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ИСПЫТАНИЯ
Лекция для студентов землеустроительного факультета
заочной формы обучения
Горки, 2012
Сложение и умножение вероятностей. Повторные
независимые испытания
Сложение вероятностей
Суммой двух совместных событий А и В называется событие С, состоящее в наступлении хотя бы одного из событий А или В. Аналогично суммой нескольких совместных событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из этих событий.
Суммой двух несовместных событий А и В называется событие С, состоящее в наступлении или события А, или события В. Аналогично суммой нескольких несовместных событий называется событие, состоящее в наступлении какого-либо одного из этих событий.
Справедлива теорема сложения вероятностей несовместных событий: вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий, т.е. . Эту теорему можно распространить на любое конечное число несовместных событий.
Из данной теоремы следует:
сумма
вероятностей событий, образующих полную
группу, равна единице;
сумма
вероятностей противоположных событий
равна единице, т.е.
.
Пример 1. В ящике находятся 2 белых, 3 красных и 5 синих шара. Шары перемешивают и наугад извлекают один. Какова вероятность того, что шар окажется цветным?
Решение. Обозначим события:
A={извлечён цветной шар};
B={извлечён белый шар};
C={извлечён красный шар};
D={извлечён синий шар}.
Тогда A=C+D. Так как события C, D несовместны, то воспользуемся теоремой сложения вероятностей несовместных событий: .
Пример 2. В урне находятся 4 белых шара и 6 – чёрных. Из урны наугад вынимают 3 шара. Какова вероятность того, что все они одного цвета?
Решение. Обозначим события:
A={вынуты шары одного цвета};
B={вынуты шары белого цвета};
C={вынуты шары чёрного цвета}.
Так
как A=B+C и события В и С несовместны, то по теореме сложения
вероятностей несовместных событий
.
Вероятность событияВ равна 
,
где
4,
.
Подставим k и n в формулу и получим 
Аналогично
найдём вероятность событияС: 
,
где,,
т.е.
.
Тогда
.
Пример 3. Из колоды в 36 карт наугад вынимают 4 карты. Найти вероятность того, что среди них окажется не менее трёх тузов.
Решение. Обозначим события:
A={среди вынутых карт не менее трёх тузов};
B={среди вынутых карт три туза};
C={среди вынутых карт четыре туза}.
Так как A=B+C, а события В и С несовместны, то . Найдём вероятности событийВ и С:
, 
.
Следовательно, вероятность того, что
среди вынутых карт не менее трёх тузов,
равна
0.0022.
Умножение вероятностей
Произведением двух событий А и В называется событие С, состоящее в совместном наступлении этих событий: . Это определение распространяется на любое конечное число событий.
Два
события называются независимыми,
если вероятность наступления одного
из них не зависит от того, произошло
другое событие или нет. События 
,
,
… ,
называютсянезависимыми
в совокупности,
если вероятность наступления каждого
из них не зависит от того, произошли или
не произошли другие события.
Пример 4. Два стрелка стреляют по цели. Обозначим события:
A={первый стрелок попал в цель};
B={второй стрелок попал в цель}.
Очевидно, что вероятность попадания в цель первым стрелком не зависит от того, попал или не попал второй стрелок, и наоборот. Следовательно, события А и В независимы.
Справедлива теорема умножения вероятностей независимых событий: вероятность произведения двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий: .
Эта теорема справедлива и для n независимых в совокупности событий: .
Пример 5. Два стрелка стреляют по одной цели. Вероятность попадания первого стрелка равна 0.9, а второго – 0.7. Оба стрелка одновременно делают по одному выстрелу. Определить вероятность того, что будут иметь место два попадания в цель.
Решение. Обозначим события:
A={первый стрелок попадёт в цель};
B={второй стрелок попадёт в цель};
C={оба стрелка попадут в цель}.
Так как , а событияА и В независимы, то , т.е..
События А и В называются зависимыми,
если вероятность наступления одного
из них зависит от того, произошло другое
событие или нет. Вероятность наступления
события А при условии, что событие В уже наступило, называется условной
вероятностью и обозначается 
или
.
Пример 6. В урне находятся 4 белых и 7 чёрных шаров. Из урны извлекаются шары. Обозначим события:
A={извлечён белый шар} ;
B={извлечён чёрный шар}.
Перед
началом извлечения шаров из урны 
.
Из урны извлекли один шар и он оказался
чёрным. Тогда вероятность событияА после наступления события В будет уже другой, равной 
.
Это означает, что вероятность событияА зависит от события В,
т.е. эти события будут зависимыми.
Справедлива теорема умножения вероятностей зависимых событий: вероятность произведения двух зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило, т.е. или.
Пример 7. В урне находятся 4 белых шара и 8 красных. Из неё наугад последовательно извлекают два шара. Найти вероятность того, что оба шара будут чёрными.
Решение. Обозначим события:
A={первым извлечён чёрный шар};
B={вторым извлечён чёрный шар}.
События А и В зависимы, так как 
,
а
.
Тогда.
Пример 8. Три стрелка стреляют по цели независимо друг от друга. Вероятность попадания в цель для первого стрелка равна 0.5, для второго – 0.6 и для третьего – 0.8. Найти вероятность того, что произойдут два попадания в цель, если каждый стрелок сделает по одному выстрелу.
Решение. Обозначим события:
A={произойдут два попадания в цель};
B={первый стрелок попадёт в цель};
C={второй стрелок попадёт в цель};
D={третий стрелок попадёт в цель};
={первый
стрелок не попадёт в цель};
={второй
стрелок не попадёт в цель};
={третий
стрелок не попадёт в цель}.
По условию примера ,,,
, ,. Так как, то используя теорему сложения вероятностей несовместных событий и теорему умножения вероятностей независимых событий, получим:
.
Пусть события образуют полную группу событий некоторого испытания, а событииА может наступить только с одним из этих событий. Если известны вероятности и условные вероятностисобытияА, то вероятность события А вычисляется по формуле:
или . Эта формула называетсяформулой полной вероятности, а события гипотезами.
Пример 9. На сборочный конвейер поступает 700 деталей с первого станка и 300 деталей со второго. Первый станок даёт 0.5% брака, а второй – 0.7%. Найти вероятность того, что взятая деталь будет бракованной.
Решение. Обозначим события:
A={взятая деталь будет бракованной};
={деталь
изготовлена на первом станке};
={деталь
изготовлена на втором станке}.
Вероятность того, что деталь изготовлена на первом станке, равна . Для второго станка. По условию вероятность получения бракованной детали, изготовленной на первом станке, равна. Для второго станка эта вероятность равна. Тогда вероятность того, что взятая деталь будет бракованной, вычисляется по формуле полной вероятности
.
Если
известно, что в результате испытания
наступило некоторое событие А,
то вероятность того, что это событие
наступило с гипотезой 
,
равна,
где
—
полная вероятность событияА.
Эта формула называется формулой
Байеса и позволяет вычислять вероятности
событий 
после того, как стало известно, что
событиеА уже наступило.
Пример 10. Однотипные детали к автомобилям производятся на двух заводах и поступают в магазин. Первый завод производит 80% общего количества деталей, а второй – 20%. Продукция первого завода содержит 90% стандартных деталей, а второго – 95%. Покупатель купил одну деталь и она оказалась стандартной. Найти вероятность того, что эта деталь изготовлена на втором заводе.
Решение. Обозначим события:
A={куплена стандартная деталь};
={деталь
изготовлена на первом заводе};
={деталь
изготовлена на втором заводе}.
По
условию примера
,,и.
Вычислим полную вероятность событияА:
0.91.
Вероятность того, что деталь изготовлена
на втором заводе, вычислим по формуле
Байеса:
.
Задания для самостоятельной работы
Вероятность попадания в цель для первого стрелка равна 0.8, для второго – 0.7 и для третьего – 0.9. Стрелки произвели по одному выстрелу. Найти вероятность того, что имеет место не менее двух попаданий в цель.
В ремонтную мастерскую поступило 15 тракторов. Известно, что 6 из них нуждаются в замене двигателя, а остальные – в замене отдельных узлов. Случайным образом отбираются три трактора. Найти вероятность того, что замена двигателя необходима не более, чем двум отобранным тракторам.
На железобетонном заводе изготавливают панели, 80% из которых – высшего качества. Найти вероятность того, что из трёх наугад выбранных панелей не менее двух будут высшего сорта.
Три рабочих собирают подшипники. Вероятность того, что подшипник, собранный первым рабочим, высшего качества, равна 0.7, вторым – 0.8 и третьим – 0.6. Для контроля наугад взято по одному подшипнику из собранных каждым рабочим. Найти вероятность того, что не менее двух из них будут высшего качества.
Вероятность выигрыша по лотерейному билету первого выпуска равна 0.2, второго – 0.3 и третьего – 0.25. Имеются по одному билету каждого выпуска. Найти вероятность того, что выиграет не менее двух билетов.
Бухгалтер выполняет расчёты, пользуясь тремя справочниками. Вероятность того, что интересующие его данные находятся в первом справочнике, равна 0.6, во втором – 0.7 ив третьем – 0.8. Найти вероятность того, что интересующие бухгалтера данные содержатся не более, чем в двух справочниках.
Три автомата изготавливают детали. Первый автомат изготавливает деталь высшего качества с вероятностью 0.9, второй – с вероятностью 0.7 и третий – с вероятностью 0.6. Наугад берут по одной детали с каждого автомата. Найти вероятность того, что среди них не менее двух высшего качества.
На двух станках обрабатываются однотипные детали. Вероятность изготовления нестандартной детали для первого станка равна 0.03, в для второго – 0.02. Обработанные детали складываются в одном месте. Среди них 67% с первого станка, а остальные – со второго. Наугад взятая деталь оказалась стандартной. Найти вероятность того, что она изготовлена на первом станке.
В мастерскую поступили две коробки однотипных конденсаторов. В первой коробке было 20 конденсаторов, из которых 2 неисправных. Во второй коробки 10 конденсаторов, из которых 3 неисправных. Конденсаторы были переложены в один ящик. Найти вероятность того, что наугад взятый из ящика конденсатор окажется исправным.
На трёх станках изготавливают однотипные детали, которые поступают на общий конвейер. Среди всех деталей 20% с первого автомата, 30% — со второго и 505 – с третьего. Вероятность изготовления стандартной детали на первом станке равна 0.8, на втором – 0.6 и на третьем – 0.7. Взятая деталь оказалась стандартной. Найти вероятность того, эта деталь изготовлена на третьем станке.
Комплектовщик получает для сборки 40% деталей с завода А, а остальные – с завода В. Вероятность того, что деталь с завода А – высшего качества, равна 0.8, а с завода В – 0.9. Комплектовщик наугад взял одну деталь и она оказалась не высшего качества. Найти вероятность того, что эта деталь с завода В.
Для участия в студенческих спортивных соревнованиях выделено 10 студентов из первой группы и 8 – из второй. Вероятность того, что студент из первой группы попадёт в сборную академии, равна 0.8, а со второй – 0.7. Наугад выбранный студент попал в сборную. Найти вероятность того, что он из первой группы.
Формула Бернулли
Испытания
называются независимыми,
если при каждом из них событие А наступает с одной и той же вероятностью 
,
не зависящей от того, появилось или не
появилось это событие в других испытаниях.
Вероятность противоположного события
в этом случае равна
.
Пример
11.
Бросается игральный кубик n раз. Обозначим событие A={выпадение
трёх очков}. Вероятность наступления
события А в каждом испытании равна 
и не зависит от того, произошло или не
произошло это событие в других испытаниях.
Поэтому эти испытания являются
независимыми. Вероятность противоположного
события
{не
выпадение трёх очков} равна.
Вероятность
того, что в n независимых испытаниях, в каждом из
которых вероятность наступления события А равна p,
событие наступит ровно k раз (безразлично в какой последовательности),
вычисляется по формуле
,
где
.
Эта формула называетсяформулой
Бернулли и удобна она в том случае, если число
испытаний n
не слишком велико.
Пример 12. Доля плодов, заражённых болезнью в скрытой форме, составляет 25%. Случайным образом отбирается 6 плодов. Найти вероятность того, что среди выбранных окажется: а) ровно 3 заражённых плода; б) не более двух заражённых плодов.
Решение. По условию примера .
а) По формуле Бернулли вероятность того, что среди шести отобранных плодов заражёнными окажутся ровно три, равна
0.132.
б) Обозначим событие A={заражённых будет не более двух плодов}. Тогда . По формуле Бернулли:
0.178;
0.356;
0.297.
Следовательно, 
0.178+0.356+0.297=0.831.
Теоремы Лапласа и Пуассона
По формуле Бернулли находится вероятность того, что событие А наступит k раз в n независимых испытаниях и в каждом испытании вероятность события А постоянна. При больших значениях n вычисления по формуле Бернулли становятся трудоёмкими. В этом случае для вычисления вероятности события А целесообразнее использовать другую формулу.
Локальная теорема Лапласа. Пусть вероятность p наступления события А в каждом испытании постоянна и отлична от нуля и единицы. Тогда вероятность того, что событие А наступит ровно k раз при достаточно большом числе n испытаний, вычисляется по формуле
,
где 
,
а значения функции
приведены
в таблице.
Основными
свойствами функции 
являются:
Функция 
определена и непрерывна в интервале
.
Функция 
положительна, т.е.
>0.
Функция 
чётная, т.е..
Так
как функция 
чётная, то в таблице приведены её значения
только для положительных значенийх.
Пример 13. Всхожесть семян пшеницы составляет 80%. Для опыта отбирается 100 семян. Найти вероятность того, что из отобранных семян взойдут ровно 90.
Решение.
По условию примера n=100, k=90, p=0.8, q=1-0.8=0.2.
Тогда
.
По таблице найдём значение функции
:.
Вероятность того, что из отобранных
семян взойдут ровно 90, равна0.0044.
При
решении практических задач возникает
необходимость найти вероятность
наступления события А при n независимых испытаниях не менее 
раз и не более
раз. Такая задача решается с помощьюинтегральной
теоремы Лапласа:
Пусть вероятность p наступления события А в каждом из n независимых испытаний постоянна и
отлична от нуля и единицы. Тогда
вероятность того, что событие наступит
не менее 
раз и не более
раз при достаточно большом числе
испытаний, вычисляется по формуле
,
где 
,
.
Функция 
называетсяфункцией
Лапласа и не выражается через элементарные
функции. Значения этой функции приведены
в специальных таблицах.
Основными
свойствами функции 
являются:
.
Функция 
возрастает
в интервале
.
при
.
Функция 
нечётная,
т.е..
Пример 14. Предприятие выпускает продукцию, из которой 13% не высшего качества. Определить вероятность того, что в непроверенной партии из 150 единиц продукции высшего качества будет не менее 125 и не более 135.
Решение.
Обозначим
.
Вычислим,
studfiles.net
3 Теоремы сложения и умножения вероятностей
Рассматривается эксперимент Е. Предполагается, что его можно проводить неоднократно. В результате эксперимента могут появляться различные события, составляющие некоторое множество F. Наблюдаемые события разделяются на три вида: достоверное, невозможное, случайное.
Достоверным называется событие, которое обязательно произойдет в результате проведения эксперимента Е. Обозначается Ω.
Невозможным называется событие, которое заведомо не произойдет в результате проведения эксперимента Е. Обозначается .
Случайным называется событие, которое может произойти или не произойти в результате эксперимента Е.
Дополнительным (противоположным) событию А называется событие, обозначаемое , которое происходит тогда и только тогда, когда не происходит событиеА.
Суммой (объединением) событий называется событие, которое происходит тогда и только тогда, когда происходит хотя бы одно из данных событий (рисунок 3.1). Обозначения .
Рисунок 3.1
Произведением (пересечением) событий называется событие, происходящее тогда и только тогда, когда все данные события происходят вместе (одновременно) (рисунок 3.2). Обозначения . Очевидно, что события А и Внесовместны, если .
Рисунок 3.2
Полной группой событий называется множество событий, сумма которых есть достоверное событие:
.
Событие В называют частным случаем события А, если с появлением события В появляется и событие А. Говорят также, что событие В влечет событие А (Рисунок 3.3). Обозначение .
Рисунок 3.3
События А и В называются эквивалентными, если они происходят или не происходят совместно при проведении эксперимента Е. Обозначение . Очевидно, что, еслии.
Сложным событием называют наблюдаемое событие, выраженное через другие наблюдаемые в том же эксперименте события с помощью алгебраических операций.
Вероятность осуществления того или иного сложного события вычисляют с помощью формул сложения и умножения вероятностей.
Теорема сложения вероятностей
. (3.1)
Следствия:
1) в случае, если события А и В несовместны, теорема сложения приобретает вид:
; (3.2)
2) в случае трех слагаемых теорема сложения записывается в виде
(3.3)
3) сумма вероятностей взаимно противоположных событий равна 1:
. (3.4)
Совокупность событий ,, …,называютполной группой событий, если
и .
Сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна 1:
. (3.5)
Вероятность появления события А при условии, что событие В произошло, называют условной вероятностью и обозначают или.
А и В – зависимые события, если .
А и В – независимые события, если .
Теорема умножения вероятностей
. (3.6)
Следствия:
1) для независимых событий А и В
; (3.7)
2) в общем случае для произведения трех событий теорема умножения вероятностей имеет вид:
. (3.8)
Образцы решения задач
Пример 1 ‑ В электрическую цепь последовательно включены три элемента, работающие независимо друг от друга. Вероятности отказов первого, второго и третьего элементов соответственно равны ,,. Найти вероятность того, что тока в цепи не будет.
Решение
Первый способ.
Обозначим события: — в цепи произошел отказ соответственно первого, второго и третьего элементов.
Событие А – тока в цепи не будет (откажет хотя бы один из элементов, так как они включены последовательно).
Событие ‑ в цепи ток (работают три элемента), . Вероятность противоположных событий связана формулой (3.4). Событие представляет собой произведение трех событий, являющихся попарно независимыми. По теореме умножения вероятностей независимых событий получаем
.
Тогда вероятность искомого события .
Второй способ.
С учетом принятых ранее обозначений запишем искомое событие А – откажет хотя бы один из элементов:
.
Так как слагаемые, входящие в сумму, совместны, следует применить теорему сложения вероятностей в общем виде для случая трех слагаемых (3.3):
.
Ответ: 0,388.
Задачи для самостоятельного решения
1 В читальном зале имеется шесть учебников по теории вероятностей, из которых три в переплете. Библиотекарь наудачу взял два учебника. Найти вероятность того, что оба учебника окажутся в переплете.
2 В мешке смешаны нити, среди которых 30 % белых, а остальные –красные. Определить вероятности того, что вынутые наудачу две нити будут: одного цвета; разных цветов.
3 Устройство состоит из трех элементов, работающих независимо. Вероятности безотказной работы за определенный промежуток времени первого, второго и третьего элементов соответственно равны 0,6; 0,7; 0,8. Найти вероятности того, что за это время безотказно будут работать: только один элемент; только два элемента; все три элемента; хотя бы два элемента.
4 Брошены три игральные кости. Найти вероятности следующих событий:
а) на каждой грани из выпавших появится пять очков;
б) на всех выпавших гранях появится одинаковое число очков;
в) на двух выпавших гранях появится одно очко, а на третьей грани – другое число очков;
г) на всех выпавших гранях появится разное число очков.
5 Вероятность попадания в мишень стрелком при одном выстреле равна 0,8. Сколько выстрелов должен произвести стрелок, чтобы с вероятностью, меньшей 0,4, можно было ожидать, что не будет ни одного промаха?
6 Из цифр 1, 2, 3, 4, 5 сначала выбирается одна, а затем из оставшихся четырех – вторая цифра. Предполагается, что все 20 возможных исходов равновероятны. Найти вероятность того, что будет выбрана нечетная цифра: в первый раз; во второй раз; в оба раза.
7 Вероятность того, что в мужской обувной секции магазина очередной раз будет продана пара обуви 46-го размера, равна 0,01. Сколько должно быть продано пар обуви в магазине, чтобы с вероятностью, не меньшей 0,9, можно было ожидать, что будет продана хотя бы одна пара обуви 46-го размера?
8 В ящике 10 деталей, среди которых две нестандартные. Найти вероятность того, что в наудачу отобранных шести деталях окажется не более одной нестандартной.
9 Отдел технического контроля проверяет изделия на стандартность. Вероятность того, что изделие нестандартно, равна 0,1. Найти вероятность того, что:
а) из трех проверенных изделий только два окажутся нестандартными;
б) нестандартным окажется только четвертое по порядку проверенное изделие.
10 32 буквы русского алфавита написаны на карточках разрезной азбуки:
а) три карточки вынимают наугад одну за другой и укладывают на стол в порядке появления. Найти вероятность того, что получится слово «мир»;
б) извлеченные три карточки можно поменять местами произвольным образом. Какова вероятность того, что из них можно сложить слово «мир»?
11 Истребитель атакует бомбардировщик и дает по нему две независимые очереди. Вероятность сбить бомбардировщик первой очередью равна 0,2, а второй ‑ 0,3. Если бомбардировщик не сбит, он ведет по истребителю стрельбу из орудий кормовой установки и сбивает его с вероятностью 0,25. Найти вероятность того, что в результате воздушного боя сбит бомбардировщик или истребитель.
Домашнее задание
1 Формула полной вероятности. Формула Байеса.
2 Решить задачи
Задача 1. Рабочий обслуживает три станка, работающих независимо друг от друга. Вероятность того, что в течение часа не потребует внимания рабочего первый станок, равна 0,9, второй – 0,8, третий – 0,85. Найти вероятность того, что в течение часа хотя бы один станок потребует внимания рабочего.
Задача 2. Вычислительный центр, который должен производить непрерывную обработку поступающей информации, располагает двумя вычислительными устройствами. Известно, что каждое из них имеет вероятность отказа за некоторое время, равную 0,2. Требуется определить вероятность:
а) того, что откажет одно из устройств, а второе будет исправно;
б) безотказной работы каждого из устройств.
Задача 3. Четыре охотника договорились стрелять по дичи в определенной последовательности: следующий охотник производит выстрел лишь в случае промаха предыдущего. Вероятность попадания для первого охотника равна 0,6, для второго – 0,7, для третьего – 0,8. Найти вероятность того, что будет произведено выстрелов:
а) один;
б) два;
в) три;
г) четыре.
Задача 4. Деталь проходит четыре операции обработки. Вероятность получения брака при первой операции равна 0,01, при второй – 0,02, при третьей – 0,03, при четвертой – 0,04. Найти вероятность получения детали без брака после четырех операций, предполагая, что события получения брака на отдельных операциях являются независимыми.
studfiles.net
Теоремы сложения и умножения вероятностей. Примеры решения задач
Теоремы сложения и умножения вероятностей
Основные понятия
События называются несовместными, если появление одного из них исключает появление других событий в одном и том же испытании. В противном случае они называются совместными.
Полной группой называют совокупность событий, объединение которых есть событие достоверное.
Противоположными называют два единственно возможных события, образующих полную группу.
События называются зависимыми, если вероятность появления одного из них зависит от наступления или ненаступления других событий.
События называются независимыми, если вероятность одного из них не зависит от наступления или ненаступления других.
Теорема сложения вероятностей несовместных событий
Р(A+B)=Р(A)+Р(B),
где А, В — несовместные события.
Теорема сложения вероятностей совместных событий
Р(A+B)=Р(A)+Р(B)-P(AB),
где А и В — совместные события.
Теорема умножения вероятностей независимых событий
,
где А и В независимые события.
Теорема умножения вероятностей зависимых событий
Р(АВ)=Р(А)РA(B),
где РA(B) — вероятность наступления события В при условии, что произошло событие А; А и В- зависимые события.
Задача 1. Решение.
Стрелок производит два выстрела по мишени. Вероятность попадания при каждом выстреле 0,8. Составить полную группу событий и найти их вероятности.
Испытание — Производится два выстрела по мишени.
Событие А — оба раза промахнулся.
Событие В — попал один раз.
Событие С — оба раза попал.
.
Контроль: P(A) + P(B) + P(C) = 1.Задача 2. Решение. По теореме сложения вероятностей и в силу совместности предложенных событий имеем:
Согласно прогнозу метеорологов Р(дождь)=0,4; Р(ветер)=0,7; Р(дождь и ветер)=0,2. Какова вероятность того, что будет дождь или ветер?
Р(дождь или ветер или то и другое)=Р(дождь) +Р(ветер) –Р(дождь и ветер)=0,4+0,7-0,2=0,9.Задача 3. Решение. Событие А – первый взятый наугад заказ – внутри страны. Событие В – второй тоже предназначен для внутреннего потребления. Нам необходимо найти вероятность Тогда по теореме об умножении вероятностей зависимых событий имеем
На станции отправления имеется 8 заказов на отправку товара: пять – внутри страны, а три – на экспорт. Какова вероятность того, что два выбранных наугад заказа окажутся предназначенными для потребления внутри страны?Задача 4. Решение. Пусть событие — изделие высшего сорта; событие — изделие первого сорта; событие — изделие второго сорта.
Из партии изделий товаровед наудачу отбирает изделия высшего сорта. Вероятность того, что выбранная вещь окажется высшего сорта равна, 0,8; первого сорта – 0,7; второго сорта – 0,5. Найти вероятность того, что из трех наудачу отобранных изделий будут:
а) только два высшего сорта;
б) все разные.
По условию задачи ; ; События — независимы.
а) Событие А – только два изделия высшего сорта будет выглядеть так тогда
б) Событие В – все три изделия различны — выразим так:, тогда .Задача 5. Решение. Вероятность попадания в цель каждым из орудий не зависит от результатов стрельбы из других орудий, поэтому рассматриваемые события (попадание первого орудия), (попадание второго орудия) и (попадание третьего орудия) независимы в совокупности.
Вероятности попадания в цель при стрельбе из трех орудий таковы: p1=0,8; p2=0,7; p3=0,9. Найти вероятность хотя бы одного попадания (событие А) при одном залпе из всех орудий.
Вероятности событий, противоположных событиям (т.е. вероятности промахов), соответственно равны:
Искомая вероятность Задача 6. Решение. События «машина работает» и «машина не работает» (в данный момент) – противоположные, поэтому сумма их вероятностей равна единице:
В типографии имеется 4 печатных машины. Для каждой машины вероятность того, что она работает в данный момент, равна 0,9. Найти вероятность того, что в данный момент работает хотя бы одна машина (событие А).
Отсюда вероятность того, что машина в данный момент не работает, равна
Искомая вероятность . Задача 7. В читальном зале имеется 6 учебников по теории вероятностей , из которых три в переплете . Библиотекарь наудачу взял два учебника. Найти вероятность того, что оба учебника окажутся в переплете.
Решение. Рассмотрим следующие события:
А1- первый взятый учебник в переплете;
A2- второй взятый учебник в переплете.
Событие, состоящее в том, что оба взятых учебника в переплете . События А1 и А2 являются зависимыми, так как вероятность наступления события А2 зависит от наступления события А1. Для решения указанной задачи воспользуемся теоремой умножения вероятностей зависимых событий: .
Вероятность наступления события А1 p(A1) в соответствии с классическим определением вероятности:
P(A1)=m/n=3/6=0,5.
Вероятность наступления события А2 определяется условной вероятностью наступления события А2 при условии наступления события А1 , т.е. (A2)==0,4.
Тогда искомая вероятность наступления события:
P(A)=0,5*0,4=0,2.
www.matem96.ru
Теорема сложения вероятностей, следствия и формулы
Теорема сложения вероятностей совместных событий
В случае если события и несовместны, то есть , то имеет место следующая теорема.
Теорема сложения вероятностей несовместных событий
Следствие 1. Вероятность появления одного из нескольких попарно несовместных событий , равна сумме вероятностей этих событий
Следствие 2. Если события образуют полную группу несовместных событий, то сумма их вероятностей равна единице:
Следствие 3. Сумма противоположных событий равна единице, то есть
Примеры решения задач
| Понравился сайт? Расскажи друзьям! | |||
ru.solverbook.com
Сложение и умножение вероятностей
Сложение и умножение вероятностей. В этой статье речь пойдёт о решении задач по теории вероятностей. Ранее мы с вами уже разбирали некоторые простейшие задания, для их решения достаточно знать и понимать формулу классической вероятности (советую повторить).
Есть тины задачи немного сложнее, для их решения необходимо знать и понимать: правило сложения вероятностей, правило умножения вероятностей, понятия зависимые и независимые события, противоположные события, совместные и несовместные события. Не пугайтесь определений, все просто )). В этой статье мы с вами именно такие задачи и рассмотрим.
Немного важной и простой теории:
Определение: События называются несовместными, если появление одного из них исключает появление других. То есть, может произойти только одно определённое событие, либо другое.
Классический пример: при бросании игральной кости (кубика) может выпасть только единица, либо только двойка, либо только тройка и т.д. Каждое из этих событий несовместно с другими и совершение одного из них исключает совершение другого (в одном испытании). Тоже самое с монетой — выпадение «орла» исключает возможность выпадение «решки».
Также это относится и к более сложным комбинациям. Например, горят две лампы освещения. Каждая из них может перегореть или не перегореть в течение какого-то времени. Существую варианты:
- Перегорает первая и перегорает вторя
- Перегорает первая и не перегорает вторая
- Не перегорает первая и перегорает вторая
- Не перегорает первая и перегорает вторая.
Все эти 4 варианта событий несовместны — они вместе произойти просто не могут и никакое из них с любым другим…
Определение: События называются совместными, если появление одного из них не исключает появление другого.
Пример: из колоды карт будет взята дама и из колоды карт будет взята карта пик. Рассматриваются два события. Данные события не исключают друг друга — можно вытащить даму пик и, таким образом, произойдут оба события .
О сумме вероятностей
Суммой двух событий А и В называется событие А+В, которое состоит в том, что наступит или событие А или событие В или оба одновременно.
Если происходят несовместные события А и В, то вероятность суммы данных событий равна сумме вероятностей событий:
Пример с игральной костью:
Бросаем игральную кость. Какова вероятность выпадения числа меньшего четырёх?
Числа меньшие четырёх это 1,2,3. Мы знаем, что вероятность выпадения единицы равна 1/6, двойки 1/6, тройки 1/6. Это несовместные события. Можем применить правило сложения. Вероятность выпадения числа меньшего четырёх равна:
Действительно, если исходить из понятия классической вероятности: то число всевозможных исходов равно 6 (число всех граней кубика), число благоприятных исходов равно 3 (выпадение единицы, двойки или тройки). Искомая вероятность равна 3 к 6 или 3/6 = 0,5.
*Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без учёта их совместного появления: Р(А+В)=Р(А)+Р(В) -Р(АВ)
Об умножении вероятностей
Пусть происходят два несовместных события А и В, их вероятности соответственно равны Р(А) и Р(В). Произведением двух событий А и В называют такое событие А·В, которое состоит в том что эти события произойдут вместе, то есть произойдёт и событие А и событие В. Вероятность такого события равна произведению вероятностей событий А и В. Вычисляется по формуле:
Как вы уже заметили логическая связка «И» означает умножение.
Пример с той же игральной костью: Бросаем игральную кость два раза. Какова вероятность выпадения двух шестёрок?
Вероятность выпадения шестёрки первый раз равна 1/6. Во второй раз так же равна 1/6. Вероятность выпадения шестёрки и в первый раз и во второй раз равна произведению вероятностей:
Говоря простым языком: когда в одном испытании происходит некоторое событие, И далее происходит(ят) другое (другие), то вероятность того что они произойдут вместе равна произведению вероятностей этих событий.
Задачи с игральной костью мы решали, но пользовались только логическими рассуждениями, формулу произведения не использовали. В рассматриваемых же ниже задачах без формул не обойтись, вернее с ними будет получить результат проще и быстрее.
Стоит сказать ещё об одном нюансе. При рассуждениях в решении задач используется понятие ОДНОВРЕМЕННОСТЬ совершения событий. События происходят ОДНОВРЕМЕННО — это не означает, что они происходят в одну секунду (в один момент времени). Это значит, что они происходят в некоторый промежуток времени (при одном испытании).
Например:
Две лампы перегорают в течение года (может быть сказано — одновременно в течение года)
Два автомата ломаются в течении месяца (может быть сказано — одновременно в течение месяца)
Игральная кость бросается три раза (очки выпадают одновременно это означает при одном испытании)
Биатлонист делает пять выстрелов. События (выстрелы) происходят во время одного испытания.
События А и В являются НЕзависимыми, если вероятность любого из них не зависит от появления либо непоявления другого события.
Рассмотрим задачи:
Две фабрики выпускают одинаковые стекла для автомобильных фар. Первая фабрика выпускает 35 % этих стекол, вторая –– 65%. Первая фабрика выпускает 4% бракованных стекол, а вторая –– 2%. Найдите вероятность того, что случайно купленное в магазине стекло окажется бракованным.
Первая фабрика выпускает 0,35 продукции (стёкол). Вероятность купить бракованное стекло с первой фабрики равна 0,04.
Вторая фабрика выпускает 0,65 стёкол. Вероятность купить бракованное стекло со второй фабрики равна 0,02.
Вероятность того, что стекло куплено на первой фабрике И при этом оно окажется бракованным равна 0,35∙0,04 = 0,0140.
Вероятность того, что стекло куплено на второй фабрике И при этом оно окажется бракованным равна 0,65∙0,02 = 0,0130.
Покупка в магазине бракованного стекла подразумевает, что оно (бракованное стекло) куплено ЛИБО с первой фабрики, ЛИБО со второй. Это несовместные события, то есть полученные вероятности складываем:
0,0140 + 0,0130 = 0,027
Ответ: 0,027
Если гроссмейстер А. играет белыми, то он выигрывает у гроссмейстера Б. с вероятностью 0,62. Если А. играет черными, то А. выигрывает у Б. с вероятностью 0,2. Гроссмейстеры А. и Б. играют две партии, причем во второй партии меняют цвет фигур. Найдите вероятность того, что А. выиграет оба раза.
Возможность выиграть первую и вторую партию не зависят друг от друга. Сказано, что гроссмейстер должен выиграть оба раза, то есть выиграть первый раз И при этом выиграть ещё и второй раз. В случае, когда независимые события должны произойти совместно вероятности этих событий перемножаются, то есть используется правило умножения.
Вероятность произведения указанных событий будет равна 0,62∙0,2 = 0,124.
Ответ: 0,124
На экзамене по геометрии школьнику достаётся один вопрос из списка экзаменационных вопросов. Вероятность того, что это вопрос на тему «Вписанная окружность», равна 0,3. Вероятность того, что это вопрос на тему «Параллелограмм», равна 0,25. Вопросов, которые одновременно относятся к этим двум темам, нет. Найдите вероятность того, что на экзамене школьнику достанется вопрос по одной из этих двух тем.
То есть необходимо найти вероятность того, что школьнику достанется вопрос ЛИБО по теме «Вписанная окружность», ЛИБО по теме «Параллелограмм». В данном случае вероятности суммируются, так как это события несовместные и произойти может любое из этих событий: 0,3 + 0,25 = 0,55.
*Несовместные события – это события, которые не могут произойти одновременно.
Ответ: 0,55
Биатлонист пять раз стреляет по мишеням. Вероятность попадания в мишень при одном выстреле равна 0,9. Найдите вероятность того, что биатлонист первые четыре раза попал в мишени, а последний промахнулся. Результат округлите до сотых.
Поскольку биатлонист попадает в мишень с вероятностью 0,9, то он промахивается с вероятностью 1 – 0,9 = 0,1
*Промах и попадание это события, которые при одном выстреле не могут произойти одновременно, сумма вероятностей этих событий равна 1.
Речь идёт о совершении нескольких (независимых) событий. Если происходит событие и при этом происходит другое (последующие) в одно время (испытание), то вероятности этих событий перемножаются.
Вероятность произведения независимых событий равна произведению их вероятностей.
Таким образом, вероятность события «попал, попал, попал, попал, промахнулся» равна 0,9∙0,9∙0,9∙0,9∙0,1 = 0,06561.
Округляем до сотых, получаем 0,07
Ответ: 0,07
В магазине стоят два платёжных автомата. Каждый из них может быть неисправен с вероятностью 0,07 независимо от другого автомата. Найдите вероятность того, что хотя бы один автомат исправен.
Найдем вероятность того, что неисправны оба автомата.
Эти события независимые, значит вероятность будет равна произведению вероятностей этих событий: 0,07∙0,07 = 0,0049.
Значит, вероятность того, что исправны оба автомата или какой-то из них будет равна 1 – 0,0049 = 0,9951.
*Исправны оба и какой-то один полностью – отвечает условию «хотя бы один».
Можно представить вероятности всех (независимых) событий для проверки:
1. «неисправен-неисправен» 0,07∙0,07 = 0,0049
2. «исправен-неисправен» 0,93∙0,07 = 0,0651
3. «неисправен-исправен» 0,07∙0,93 = 0,0651
4. «исправен-исправен» 0,93∙0,93 = 0,8649
Чтобы определить вероятность того, что исправен хотя бы один автомат, необходимо сложить вероятности независимых событий 2,3 и 4:
0,0651 + 0,0651 + 0,8649 = 0,9951
Ответ: 0,9951
Посмотреть решение
Есть ещё два определения (из основ теории вероятностей):
Определение: Достоверным событием называется событие, которое наверняка произойдет в результате опыта. Событие называется невозможным, если оно никогда не произойдет в результате опыта.
Например, если из коробки, содержащей только красные и зеленые шары, наугад вынимают один шар, то появление среди вынутых шаров белого – невозможное событие. Появление красного и появление зеленого шаров образуют полную группу событий.
Определение: События называются равновозможными, если нет оснований считать, что одно из них появится в результате опыта с большей вероятностью.
В приведенном выше примере появление красного и зеленого шаров – равновозможные события, если в коробке находится одинаковое количество красных и зеленых шаров. Если же в коробке красных шаров больше, чем зеленых, то появление зеленого шара – событие менее вероятное, чем появление красного.
В следующей статье мы рассмотрим ещё задачи, где используется сумма и произведение вероятностей событий, не пропустите!
На этом всё. Успехов вам!
С уважением, Александр Крутицких.
Марья Ивановна ругает Васю:
— Петров, ты почему вчера не был в школе?!
— Мне мама вчера штаны постирала.
— Ну и что?
— А я шел мимо дома и увидел, что Ваши висят. Думал, не придете.
P.S: Буду благодарен Вам, если расскажете о сайте в социальных сетях.
matematikalegko.ru
Теорема сложения вероятностей и теорема умножения вероятностей
Теорема сложения вероятностей
Рассмотрим несовместные случайные события.
Известно, что несовместные случайные события $A$ и $B$ в одном и том же испытании имеют вероятности появления $P\left(A\right)$ и $P\left(B\right)$ соответственно. Найдем вероятность суммы $A+B$ этих событий, то есть вероятность появления хотя бы одного из них.
Предположим, что в данном испытании число всех равновозможных элементарных событий $n$. Из них событиям $A$ и $B$ благоприятствуют $m_{A} $ и $m_{B} $ элементарных событий соответственно. Поскольку события $A$ и $B$ несовместные, то событию $A+B$ благоприятствуют $m_{A} +m_{B} $ элементарных событий. Имеем $P\left(A+B\right)=\frac{m_{A} +m_{B} }{n} =\frac{m_{A} }{n} +\frac{m_{B} }{n} =P\left(A\right)+P\left(B\right)$.
Теорема 1
Вероятность суммы двух несовместных событий равняется сумме их вероятностей.
Примечание 1
Следствие 1. Вероятность суммы любого количества несовместных событий равняется сумме вероятностей этих событий.
Следствие 2. Сумма вероятностей полной группы несовместных событий (сумма вероятностей всех элементарных событий) равна единице.
Следствие 3. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице, поскольку они образуют полную группу несовместных событий.
Пример 1
Вероятность того, что на протяжении некоторого времени в городе ни разу не будет идти дождь, $p=0,7$. Найти вероятность $q$ того, что на протяжении этого же времени дождь в городе будет идти хотя бы один раз.
События «на протяжении некоторого времени в городе ни разу не шел дождь» и «на протяжении некоторого времени дождь в городе шел хотя бы один раз» противоположные. Поэтому $p+q=1$, откуда $q=1-p=1-0,7=0,3$.
Рассмотрим совместные случайные события.
Известно, что совместные случайные события $A$ и $B$ в одном и том же испытании имеют вероятности появления $P\left(A\right)$ и $P\left(B\right)$ соответственно. Найдем вероятность суммы $A+B$ этих событий, то есть вероятность появления хотя бы одного из них.
Предположим, что в данном испытании число всех равновозможных элементарных событий $n$. Из них событиям $A$ и $B$ благоприятствуют $m_{A} $ и $m_{B} $ элементарных событий соответственно. Поскольку события $A$ и $B$ совместны, то из всего количества $m_{A} +m_{B} $ элементарных событий определенное количество $m_{AB} $ благоприятствует одновременно и событию $A$, и событию $B$, то есть совместному их наступлению (произведению событий $A\cdot B$). Это количество $m_{AB} $ вошло одновременно и в $m_{A} $, и в $m_{B} $ Итак событию $A+B$ благоприятствуют $m_{A} +m_{B} -m_{AB} $ элементарных событий. Имеем: $P\left(A+B\right)=\frac{m_{A} +m_{B} -m_{AB} }{n} =\frac{m_{A} }{n} +\frac{m_{B} }{n} -\frac{m_{AB} }{n} =P\left(A\right)+P\left(B\right)-P\left(A\cdot B\right)$.
Теорема 2
Вероятность суммы двух совместных событий равняется сумме вероятностей этих событий за минусом вероятности их произведения.
Замечание. Если события $A$ и $B$ несовместны, то их произведение $A\cdot B$ является невозможным событием, вероятность которого $P\left(A\cdot B\right)=0$. Следовательно, формула сложения вероятностей несовместных событий является частным случаем формулы сложения вероятностей совместных событий.
Пример 2
Найти вероятность того, что при одновременном бросании двух игральных кубиков цифра 5 выпадет хотя бы один раз.
При одновременном бросании двух игральных кубиков число всех равновозможных элементарных событий равно $n=36$, поскольку на каждую цифру первого кубика может выпасти шесть цифр второго кубика. Из них событие $A$ — выпадение цифры 5 на первом кубике — осуществляется 6 раз, событие $B$ — выпадение цифры 5 на втором кубике — тоже осуществляется 6 раз. Из всех двенадцати раз цифра 5 один раз выпадает на обоих кубиках. Таким образом, $P\left(A+B\right)=\frac{6}{36} +\frac{6}{36} -\frac{1}{36} =\frac{11}{36} $.
Теорема умножения вероятностей
Рассмотрим независимые события.
События $A$ и $B$, которые происходят в двух последовательных испытаниях, называются независимыми, если вероятность появления события $B$ не зависит от того, состоялось или не состоялось событие $A$.
Например, пусть в урне находятся 2 белых и 2 черных шара. Испытанием является извлечение шара. Событие $A$ — «вынут белый шар в первом испытании». Вероятность $P\left(A\right)=\frac{1}{2} $. После первого испытания шар положили назад и провели второе испытание. Событие $B$ — «вынут белый шар во втором испытании». Вероятность $P\left(B\right)=\frac{1}{2} $. Вероятность $P\left(B\right)$ не зависит от того, состоялось или нет событие $A$, следовательно события $A$ и $B$ независимы.
Известно, что независимые случайные события $A$ и $B$ двух последовательных испытаний имеют вероятности появления $P\left(A\right)$ и $P\left(B\right)$ соответственно. Найдем вероятность произведения $A\cdot B$ этих событий, то есть вероятность совместного их появления.
Предположим, что в первом испытании число всех равновозможных элементарных событий $n_{1} $. Из них событию $A$ благоприятствуют $m_{1} $ элементарных событий. Предположим также, что во втором испытании число всех равновозможных элементарных событий $n_{2} $. Из них событию $B$ благоприятствуют $m_{2} $ элементарных событий. Теперь рассмотрим новое элементарное событие, которое состоит в последовательном наступлении событий из первого и второго испытаний. Общее количество таких равновозможных элементарных событий равно $n_{1} \cdot n_{2} $. Поскольку события $A$ и $B$ независимы, то из этого числа совместному наступлению события $A$ и события $B$ (произведения событий $A\cdot B$) благоприятствует $m_{1} \cdot m_{2} $ событий. Имеем: $P\left(A\cdot B\right)=\frac{m_{1} \cdot m_{2} }{n_{1} \cdot n_{2} } =\frac{m_{1} }{n_{1} } \cdot \frac{m_{2} }{n_{2} } =P\left(A\right)\cdot P\left(B\right)$.
Теорема 3
Вероятность произведения двух независимых событий равняется произведению вероятностей этих событий.
Рассмотрим зависимые события.
В двух последовательных испытаниях происходят события $A$ и $B$. Событие $B$ называется зависимым от события $A$, если вероятность появления события $B$ зависит от того, состоялось или не состоялось событие $A$. Тогда вероятность события $B$, которая была вычислена при условии, что событие $A$ состоялось, называется условной вероятностью события $B$ при условии $A$ и обозначается $P\left(B/A\right)$.
Например, пусть в урне находятся 2 белых и 2 черных шара. Испытанием является извлечением шара. Событие $A$ — «вынут белый шар в первом испытании». Вероятность $P\left(A\right)=\frac{1}{2} $. После первого испытания шар назад не кладут и выполняют второе испытание. Событие $B$ — «вынут белый шар во втором испытании». Если в первом испытании был вынут белый шар, то вероятность $P\left(B/A\right)=\frac{1}{3} $. Если же в первом испытании был вынут черный шар, то вероятность $P\left(B/\overline{A}\right)=\frac{2}{3} $. Таким образом вероятность события $B$ зависит от того, состоялось или нет событие $A$, следовательно, событие $B$ зависит от события $A$.
Предположим, что события $A$ и $B$ происходят в двух последовательных испытаниях. Известно, что событие $A$ имеет вероятность появления $P\left(A\right)$. Известно также, что событие $B$ является зависимым от события $A$ и его условная вероятность при условии $A$ равна $P\left(B/A\right)$.
Теорема 4
Вероятность произведения события $A$ и зависимого от него события $B$, то есть вероятность совместного их появления, может быть найдена по формуле $P\left(A\cdot B\right)=P\left(A\right)\cdot P\left(B/A\right)$.
Справедливой является также симметричная формула $P\left(A\cdot B\right)=P\left(B\right)\cdot P\left(A/B\right)$, где событие $A$ предполагается зависимым от события $B$.
Для условий последнего примера найдем вероятность того, что белый шар будет извлечен в обоих испытаниях. Такое событие является произведением событий $A$ и $B$. Его вероятность равна $P\left(A\cdot B\right)=P\left(A\right)\cdot P\left(B/A\right)=\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{3} =\frac{1}{6} $.
spravochnick.ru