Реферат: Классическое определение вероятности

Ответ: 0,6.

Рассмотрим, однако, этот простой пример более внимательно. Пусть событие А состоит в том, что выбранная точка—синяя, а событие В состоит в том, что выбранная точка—оранжевая. По условию, события А и В не могут произойти одновременно.

Обозначим буквой С интересующее нас событие. Событие С наступает тогда и только тогда, когда происходит хотя бы одно из событий А или В . Ясно, что N(C)= N(A)+N(B).

Поделим обе части этого равенства на N—число всех возможных исходов данного опыта; получим

Р(С)==

Мы на простом примере разобрали важную и часто встречающуюся ситуацию. Для нее есть специальное название.

Определение 2 . События А и В называют несовместными , если они не могут происходить одновременно.

Теорема 2 . Вероятность наступления хотя бы одного из двух несовместных событий равна сумме их вероятностей.

При переводе этой теоремы на математический язык, возникает необходимость как-то назвать и обозначить событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из двух данных событий А и В. Такое событие называют суммой событий А и В и обозначают А+В.

Если А и В несовместны, то Р(А+В)= Р(А)+Р(В).

В самом деле,

Р(А+В)=

Несовместность событий А и В удобно иллюстрировать рисунком. Если все исходы опыта—некоторое множество точек на рисунке, то события А и В—это некоторые подмножества данного множества . Несовместность А и В означает, что эти два подмножества не пересекаются между собой. Типичный пример несовместных событий—любое событие А и противоположное событие Ā.

Разумеется, указанная теорема верна и для трех, и для четырех, и для любого конечного числа попарно несовместных событий. Вероятность суммы любого числа попарно несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий. Это важное утверждение как раз и соответствует способу решения задач «перебором случаев».

Между событиями, происходящими в результате некоторого опыта, и между вероятностями этих событий могут быть какие-то соотношения, зависимости, связи и т. п. Например, события можно «складывать», а вероятность суммы несовместных событий равна сумме их вероятностей.

В заключение обсудим следующий принципиальный вопрос: можно ли доказать , что вероятность выпадения «решки» при одном бросании монеты равна

Ответ отрицательный. Вообще говоря, сам вопрос не корректен, неясен точный смысл слова «доказать». Ведь доказываем мы что-либо всегда в рамках некоторой модели , в которой уже известны правила, законы, аксиомы, формулы, теоремы и т. п. Если речь идет о воображаемой, «идеальной» монете, то потому-то она и считается идеальной, что, по определению , вероятность выпадения «решки» равна вероятности выпадения «орла». А, в принципе, можно рассмотреть модель, в которой вероятность выпадения «решки» в два раза больше вероятности выпадения «орла» или в три раза меньше и т. п. Тогда возникает вопрос: по какой причине из различных возможных моделей бросания монеты мы выбираем ту, в которой оба исхода бросания равновероятны между собой?

Совсем лобовой ответ таков: «А нам так проще, понятнее и естественнее!» Но есть и более содержательные аргументы. Они приходят из практики. В подавляющем большинстве учебников по теории вероятностей приводят примеры французского естествоиспытателя Ж. Бюффона (XVIII в.) и английского математика-статистика К. Пирсона (конец XIX в.), которые бросали монету, соответственно, 4040 и 24000 раз и подсчитывали число выпадений «орла» или «решки». У них «решка» выпала, соответственно, 1992 и 11998 раз. Если подсчитать частоту выпадения «решки», то получится = =0,493069… у Бюффона и = 0,4995 у Пирсона. Возникает естественное предположение , что при неограниченном увеличении числа бросаний монеты частота выпадения «решки», как и частота выпадения «орла», все больше и больше будет приближаться к 0,5. Именно это предположение, основанное на практических данных, является основой выбора в пользу модели с равновероятными исходами.

Сейчас можно подвести итоги. Основное понятие—вероятность случайного события , подсчет которой производится в рамках простейшей модели—классической вероятностной схемы . Важное значение и в теории, и в практике имеет понятие противоположного события и формула Р(Ā)= 1—Р(А) для нахождения вероятности такого события.

Наконец, мы познакомились с несовместными событиями и с формулами.

Р(А+В)= Р(А)+Р(В),

Р(А+В+С)= Р(А)+Р(В)+Р(С),

позволяющими находить вероятности суммы таких событий.

Список литературы

1.События. Вероятности. Статистическая обработка данных: Доп. параграфы к курсу алгебры 7—9 кл. общеобразовательных учреждений / А. Г. Мордкович, П. В. Семенов.—4-е изд.—М.: Мнемозина, 2006.—112 с.: ил.

2.Ю. Н. Макарычев, Н. Г. Миндюк «Алгебра. Элементы статистики и теории вероятностей».—Москва, «Просвещение», 2006.