F1 – поява не менше трьох очок
F2 – поява не більше чотирьох очок.
Відповіді: а) так, б) ні, в) так г) ні, д) так, є) так
Тепер розглянемо важливе поняття простору елементарних наслідків.
Нехай виконується деякий експеримент, який має елементи випадковості. Кожне випробування може мати різні наслідки.
Наприклад, при киданні монети можуть бути два можливі наслідки: герб або напис.
При киданні монети може бути шість можливих наслідків.
У випробуванні постріл у мішень можна розглядати такі можливі наслідки, як влучення у мішень, або кількість вибитих очок, або координати точки влучення.
Отже, що приймати за наслідок випробування, залежить від умови задачі.
Означення 5. Елементарними наслідками називають такі події, які не можливо розділити на більш прості.
Множину усіх можливих елементарних наслідків називають простором елементарних наслідків.
Отже, якщо події:
1) утворюють повну групу подій
2) є несумісними;
3) є рівно можливими
то такі події утворюють простір елементарних подій або простір елементарних наслідків.
Виконання вправ
Чи утворюють простір елементарних наслідків такі події:
а) випробування – кидання монети; події:
А1 – поява герба
А2 – поява цифри.
б) випробування – кидання двох монет; події:
А1 – поява двох гербів
А2 – поява двох цифр.
в) випробування – кидання грального кубика; події:
С1 – поява не більше двох очок
С2 – поява трьох і чотирьох очок
С3 – поява не менше 5 очок;
г) випробування – постріл по мішені; події:
Д1 - попадання
Д2 – промах
д) випробування – два постріли по мішені; події:
Е0 – жодного попадання
Е1 – одне попадання
Е2 – два попадання
є) випробування – витягування двох карт із колоди;події:
F1 – поява двох червоних карт
F2 – поява двох чорних карт
Відповіді: а) так, б) ні, в) так г) так, д)ні, є) ні
IV Сприймання і усвідомлення класичного означення ймовірності
Якщо розглядати випадкову подію багато разів при однакових умовах, то можна виявити певну закономірність її появи або не появи. Таку закономірність називають ймовірною закономірність масових однорідних випадкових подій.
У теорії ймовірностей під масовими однорідними випадковими подіями розуміють такі події, які здійснюються багаторазово за однакових умов або багато однакових подій.
Наприклад, кинути одну монету 1000 разів або 1000 однакових монет кинути 1 раз у теорії ймовірностей вважають однаковими подіями.
Предметом теорії ймовірностей є вивчення ймовірнісних закономірностей масових однорідних випадкових подій.
Наприклад, коли в сім’ї повинна народитися дитина, ніхто не може передбачити хлопчик це буде чи дівчинка.Навіть, якщо, чекати, що в сім’ї буде декілька дітей (дві, три, чотири дитини), то і тут наперед не можна сказати скільки із них буде хлопчиків. Але в усіх країнах і серед усіх народів на 1000 народжених у середньому приходиться 511 хлопчиків і 489 дівчаток; ця вражаюча постійність народження дівчаток і хлопчиків відмічалась багатьма вченими, серед яких був і один із засновників теорії ймовірностей – французький математик Сімон Лаплас ( 1749-1827). Проглядаючи у свій час списки народжень по Парижу за 1745-1784 роки. Лаплас виявив, що відношення хлопчиків до загального числа народжень виявилося рівним приблизно 0,510, тобто менше 0,511. Не дивлячись на те, що різниця була дуже мала, Лаплас зробив висновок, що є якась причина, що збільшує число дівчаток, адже число народжень у Парижі за 39 років і в той час було уже досить великим; тому навіть таке мале відхилення н можна було пояснити звичайним випадком. І дійсно, Лаплас виявив причину відхилення: вона була в тому, що в число дітей, народжених у Парижі, входили також діти, підкинуті в спеціальний притулок – єдиний на всю Францію. Так як французькі селяни цінували в синах майбутніх робітників то вони частіше відкидали дівчаток, ніж хлопчиків. Відрахувавши підкинутих дітей, Лаплас отримав і для Парижа звичайне відношення числа хлопчиків до числа дівчаток.
Спробуємо тепер виявити дану закономірність через мову математики. Нехай маємо подію А, яка в кожному окремому випадку може відбутися або не відбутися. Нехай далі проведено Nвипробувань, із яких у М випадках подія А відбувалася, а в N-М випадках не відбулася. Частота події А ( тобто доля числа випробувань, при яких подія А мала місце) тут дорівнює М/N.
При цьому для великих N частота події виявляється приблизно постійною. Стійка частота окремої випадкової події називається ймовірною цієї події. Відношення числа подій, які сприяють події А, до загальної кількості подій простору, елементарних подій називається ймовірністю випадкової події і позначається Р (А).
Розглянемо випробування – кидання грального кубика;простір елементарних подій складається із подій:
А1 – поява числа 1;
А2 - поява числа 2;
А3 - поява числа 3;
А4 - поява числа 4;
А5 - поява числа 5;
А6 - поява числа 6.
Розглянемо подію А – випало парне число. Цій події А сприяють елементи події А2, А4, А6,.
Загальна кількість подій простору елементарних подій – 6.
Число подій, що сприяють події А – 3.
Ймовірність подій А:
Р(А)=3/6=1/2
Класичне означення ймовірності, запроваджене засновниками ймовірностей Б. Паска лем і П.Ферма, є: Р(А)=3/6=m/n
n- загальна кількість подій простору елементарних подій;
m- число подій, які сприяють події А.
Завдання.
Визначте ймовірність:
а) вірогідної події
б) неможливої події.
Відповідь: а) – 1, б) – 0.
Один французький рицар, кавалер де Маре, був пристрасним гравцем у кості. Він увесь час намагався розбагатіти за рахунок гри і для цього придумав різні складні правила, які, як йому здавалося, приведуть його до мети. В той час ( ХVІІ ст..) бажання розбагатіти за допомогою азартних ігор охопило, як хвороба, багатьох людей.
Де Маре придумав, зокрема, такі правила гри. Він пропонував кидати одну кость чотири рази підряд і бився об заклад що при цьому хоча б один раз випаде цифра 6; якщо ж цього не станеться – ні разу не випаде 6 очок, то виграє його противник. Де Маре вважав, що він буде частіше вигравати, ніж програвати, але все ж таки звернувся до свого знайомого, одного з найбільших математиків ХVІІ ст. – Блеза Паска ля ( 1623 – 1662) із проханням прорахувати, яка ймовірність виграшу в придуманій нім грі.
Попробуйте прорахувати й ви
При кожному окремому киданні ймовірність випадання 6 дорівнює 1/6. Ймовірність того, що не випаде 6 очок дорівнює 5/6.
Далі: кидаємо кості двічі. Повторимо дослід, що полягає в дворазовому киданні скажімо N раз. Тоді приблизно в 5/6 із цих Nвипадків на кость, кинутої перший раз, не випаде 6. Із числа цих 5/6 (6/6N)=(5/6)2N випадків не випаде 6 і при другому киданні кості.
Таким чином, ймовірність того що при дворазовому киданні кості жодного разу не випаде 6 очок, дорівнює:
(5/6)2=26/36
точно так розраховується, що ймовірність того, що жодного разу не випаде 6 очок при триразовому киданні кості дорівнює:
(5/6)3=125/216.
Нарешті, ймовірність того, що при чотириразовому киданні жодного разу не випаде 6 , дорівнює:
(5/6)4=625/1296
Таким чином, для рицаря де Мере ймовірність програшу дорівнювала:
625/1294, тобто менше ½
тобто ймовірність виграшу була більша половини. Значить, при кожній грі більше половини шансів було за те, що лицар виграє. При багаторазовому повторі гри він майже напевне залишався у виграші.
Дійсно, чим більше лицар грав, тим більше він вигравав. Кавалер де Маре був дуже задоволений і вирішив, що відкрив правильний спосіб збагачення. Однак, поступово іншим гравцям стало зрозуміло, що ця гра для них не корисна і вони перестали грати з де Маре. Необхідно було придумати якісь інші правила і де Маре придумав нову гру. Але на цей раз лицар помилився. Чим більше він грав тим більше розорявся і залишився бідняком.
Найцікавіше в цьому історичному анекдоті те, що завдяки таким ось практичним запитам з’явилася теорія розрахунку випадкових явищ. У XVIIіXVIIIст.. учені дивились на ці приклади, як на цікаві випадки застосування математичних знань до явищ, які не мають широкого розповсюдження. Адже, гравець у кості, який мріє про багатство, ніяк не заслуговує, щоб на допомогу йому була створена спеціальна наука.
Нині, ж основні поняття, методи, теореми та формули теорії ймовірностей ефективно використовують в техніці, економіці, у теоріях надійності та масового обслуговування, у плануванні та організації виробництва, у страховій та податковій справах, у соціології, у демографії та охороні здоров’я.