Курс лекций по теории вероятностей (стр. 3 из 20)

Перечислим очевидные в случае дискретного пространства элементарных исходов свойства вероятности, которые мы скоро докажем сразу в общем случае.

1. 0 £Р(А) £1;

2. Р(Ω) = 1;

3. Р(Æ) = 0;

4. Р(Ō) = 1 - Р(О);

5. если АиВ несовместны, то Р(А U В) = Р(А) + Р(В);

6. в общем же случае Р(А U В) = Р(А) + Р(В) - Р(А ∩ В);

7. если А Í В, то Р(А) £Р(В).

Классическое определение вероятности

Предположим, что мы имеем дело с пространством элементарных исходов, состоящим из конечного числа N элементов: Ω = {ω_1, ω₂, … ω_N}. Более того, предположим, что из каких-либо соображений мы можем считать элементарные исходы равновозможными. Тогда вероятность любого из них принимается равной 1/N.

Эти соображения чаще всего не имеют отношения к математической модели и основаны на какой-либо симметрии в эксперименте (симметричная монета, хорошо перемешанная колода карт, правильная кость). Либо мы можем заранее считать исходы эксперимента равновозможными, но тогда рано или поздно все равно возникнет вопрос о соответствии такой математической модели реальному эксперименту.

Если событие А = {

}состоит из k элементарных исходов, то вероятность этого события равняется

отношению k/N:

где символом │А│ обозначено число элементов конечного множества А.

Определение 7.

Говорят, что эксперимент удовлетворяет классическому определению вероятности (или классической вероятностной схеме), если пространство элементарных исходов состоит из конечного числа │А│= N равновозможных исходов.

В этом случае вероятность любого события А вычисляется по формуле

называемой классическим определением вероятности. Эта формула читается так: «вероятность события А равна отношению числа исходов, благоприятствующих событию А, к общему числу исходов».

Замечание 5. Полезно помнить классическую формулировку Якоба Бернулли: «Вероятность есть степень достоверности и отличается от нее как часть от целого». (Ars Conjectandi, 1713 г.)

Замечание 6. Мы видим теперь, что подсчет вероятности в классической схеме сводится к подсчету числа «шансов» (элементарных исходов), благоприятствующих какому-либо событию, и общего числа шансов. Как правило, это делается с помощью формул комбинаторики.

Рассмотрим описанные в параграфе 1.1 урновые схемы. Напомним, что речь идет об извлечении kшариков из урны, содержащей n шариков. При этом три схемы: с возвращением и с учетом порядка, без возвращения и с учетом порядка, а также без возвращения и без учета порядка удовлетворяют классическому определению вероятности.

Общее число элементарных исходов в этих схемах подсчитано в теоремах 4, 2, 3 и равно, соответственно,

Четвертая же схема — схема выбора с возвращением и без учета порядка — имеет заведомо неравновозможные исходы.

Пример 6. Рассмотрим, скажем, выбор двух шариков из двух или, что то же самое, дважды подбросим монету. Если учитывать порядок, то исходов получится 4, и все они равновозможны, то есть имеют вероятность по 1/4:

(герб, герб), (решка, решка), (решка, герб), (герб, решка).

Если порядок не учитывать, то следует объявить два последних исхода одним и тем же результатом эксперимента, и получить три исхода вместо четырех: выпало два герба, либо две решки, либо один герб и одна решка.

При этом первые два исхода имеют вероятность 1/4, а последний — вероятность 1/4+1/4=1/2.

Гипергеометрическое распределение

Пример 7.

Из урны, в которой n₁ белых и n-n₁ чёрных шаров, наудачу, без возвращения вынимают kшаров, k<n. Термин «наудачу» означает, что появление любого набора из kшаров равно возможно. Найти вероятность того, что будет выбрано ровно k₁ белых и k -k₁ чёрных шаров.

Заметим, что при k₁ > n₁ или k -k₁> n -n₁ искомая вероятность равна 0, так как соответствующее событие невозможно. Пусть k₁ < n₁ и k -k₁ <n -n₁. Результатом эксперимента является набор из k шаров. При этом можно не учитывать или учитывать порядок следования шаров.

1. Выбор без учета порядка. Общее число элементарных исходов есть число k –элементных подмножеств множества, состоящего из n элементов, то есть

(по теореме 3).

Обозначим через Aсобытие, вероятность которого требуется найти. Событию Aблагоприятствует появление любого набора, содержащего k₁ белых шаров и k -k₁ черных.

Число благоприятных исходов равно произведению (по теореме 1) числа способов выбрать k₁ белых шаров из n₁ и числа способов выбрать k -k₁ черных шаров из n -n₁:

Вероятность события A равна:

2. Выбор с учетом порядка. Общее число элементарных исходов есть число способов разместить n элементов на k местах

(по теореме 2).

При подсчете числа благоприятных исходов нужно учесть, как число способов выбрать нужное число шаров, так и число способов расположить эти шары среди k. Можно, скажем, посчитать число способов выбрать k₁мест среди k (равное ), затем число способов разместить на этих k₁ местах n₁ белых шаров (равное — не забывайте про учет порядка!), и затем число способов разместить на оставшихся k -k₁ местах n -n₁ черных шаров (равное ). Перемножив эти числа, получим:

В рассмотренной задаче мы сопоставили каждому набору из k₁ белых и k-k₁черных шаров вероятность получить этот набор при выборе k шаров из урны, содержащей n₁белых и n-n₁черных шаров:

Определение 8. Соответствие или следующий набор вероятностей

Называется гипергеометрическим распределением.

Раздел 2. Геометрическая вероятность

2.1 Что это такое

Рассмотрим какую-нибудь область Ω в R^m ,(на прямой, на плоскости, в пространстве). Предположим, что «мера» Ω (длина, площадь, объем, соответственно) конечна. Пусть случайный эксперимент состоит в том, что мы наудачу бросаем в эту область точку а. Термин «наудачу» здесь означает, что вероятность попадания точки в любую часть АÍΩ не зависит от формы или расположения Авнутри Ω, а зависит лишь от «меры» области.

Определение 9. Эксперимент удовлетворяет условиям «геометрического определения вероятности», если его исходы можно изобразить точками некоторой области Ω в R^m так, что вероятность попадания точки в любую АÍΩ не зависит от формы или расположения Авнутри Ω, а зависит лишь от меры области А(и, следовательно, пропорциональна этой мере):

«Мерой» мы пока будем называть длину, площадь, объем и т.д.

Если для точки, брошенной в область Ω, выполнены условия геометрического определения вероятности, то говорят, что точка равномерно распределена в области Ω.

Пример 8. Точка наудачу бросается на отрезок [0,1]. Вероятность точке попасть в точку {0,5} равна нулю, так как мера множества, состоящего из одной точки («длина точки»), есть 0. Вместе с тем попадание в точку {0,5} не является невозможным событием — это один из элементарных исходов эксперимента.

2.2 Задача о встрече

Пример 9. Два лица Х и У условились встретиться в определенном месте между двумя и тремя часами дня. Пришедший первым ждет другого в течении 10 минут, после чего уходит. Чему равна вероятность встречи этих лиц, если каждый из них может прийти в любое время в течение указанного часа независимо от другого?