Реферат: Теоремы сложения и умножения вероятностей, вероятность появления хотябы одного события
Методом математической индукции можно показать справедливость теоремы для любого конечного числа попарно несовместных событий:
если Ø,
Пример 4. Мишень состоит из концентрических окружностей. Вероятность попадания в первый, центральный круг – 0,05, во второй (средний) – 0,20 и наружное кольцо – 0,50. Какова вероятность попадания в мишень при одном выстреле?
Решение. Искомое событие A произойдет, если произойдет хотя бы одно из событий: A1={попадание в первый, центральный круг}, A2 ={попадание в среднее кольцо}, A3 = {попадание в наружное кольцо} , т. е. событие A представимо в виде суммы событий A1 ,A2 ,A3 , причем слагаемые события в этой сумме попарно несовместны и вероятности их наступления заданы. Тогда по теореме сложения получим
P(A) = P(A1 + A2 + A3) = P(A1)+ P(A2)+ P(A3) = 0,05+ 0,20+ 0,50 = 0,75.
Из теоремы сложения следует практически важное следствие или свойство вероятностей противоположных событий.
Следствие. Вероятности двух взаимно противоположных событий дополняют друг друга до единицы: , или вероятность события
, противоположного событию A, равна
, (1.4)
Действительно, так как A + = Ω и A
= Ø, то по формуле (1.3) P(A +
) = P(A) + P(
) = P(Ω ) =1. Отсюда P(
) =1 − P(A).
Теорема 2. (обобщенная теорема сложения). Если событие С представимо в виде суммы двух событий А и В, где A и В – любые события из одного поля, то
Р(С)=Р(А+В)=Р(А) + Р(В) – Р(АВ), (1.5)
3. Теорема умножения вероятностей
В основе определения вероятности события лежит некоторый комплекс условий G, который остается неизменным при всех вариантах условий испытаний. Но, кроме этого, для того, чтобы установить характер соотношений между событиями А и В, приходится наблюдать происхождение или непроисхождение события А то без всяких дополнительных условий, то при условии, что уже произошло событие В. Если вероятность события А подсчитывается без каких-либо дополнительных условий или ограничений, то ее называют безусловной вероятностью данного события и записывают Р(А). Вероятность события А, найденная при условии, что произошло некоторое другое событие В, называется условной и обозначается Р(А/В) либо .
Условные вероятности обладают всеми свойствами безусловных вероятностей и находятся по тем же формулам.
Теорема умножения вероятностей. Вероятность произведения двух событий А и В равна произведению безусловной вероятности одного из этих событий на условную вероятность другого, при условии, что первое произошло:
Р(АВ)=Р(А)Р(В/А)=Р(В)Р(А/В) (1.7)
Доказательство.
Для простоты будем также опираться на классическое определение вероятности. Пусть множество Ω конечно и состоит из n равновозможных, попарно несовместных исходов испытания или опыта, = n; событие А состоит из m исходов,
= m; m ≤ n; событие В – из k исходов,
= k, k ≤ n; событие АВ – из r исходов,
= r, r ≤ n, r ≤ k, r ≤ m, т. е. событиям А, В и АВ будут благоприятствовать m, k и r равновозможных исходов соответственно. Найдем условную вероятность события А при условии, что событие В произошло: Р(А/В)=r/k.
Поделим числитель и знаменатель этой дроби на n.
Отсюда Р(АВ)=Р(В)Р(А/В).
В наших рассуждениях мы могли поменять события А и В. Меняя ролями А и В, получим Р(АВ)=Р(А)Р(В/А). Таким образом, равенство (1.7) доказано. Теорема умножения распространяется и на большее, чем два число сомножителей
(1.8)
Пример 5. 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?
Решение. Используем для решения задачи формулу умножения вероятностей (1.7) и непосредственный подсчет по классическому определению, т. е. решим ее двумя способами.
1-й способ: событие А = {первый взятый наугад заказ – внутри страны}, В = {второй, тоже взятый наугад заказ – внутри страны}. Нам необходимо найти вероятность Р(АВ), поэтому по формуле (1.7)
Р(АВ)=Р(А)Р(В/А)=(5/8)(4/7)=5/14.
2-й способ: событие А ={два выбранных наугад заказа – внутри страны}. По классическому определению
.
4. Случайные события