Ст. преп., к.ф.м.н. Богданов Олег Викторович 2010 Элементы теории вероятности.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Презентация по теме: Основы теории вероятностей
Advertisements

Основные понятия теории вероятностей Лекция 12. План лекции Случайные события и их классификация. Алгебра событий. Классическое и статистическое определение.
Автор: Яковлева Екатерина. Об авторе Ученица 8 «А» средней школы 427. Яковлева Екатерина Александровна Дата рождения года. Проект по Теории.
1 Теоремы сложения и умножения вероятностей. 2 Терминология Ω – множество всех возможных исходов опыта. ω – элементарное событие (неразложимый исход опыта).
Вероятности случайных событий. Теория вероятностей математическая наука, изучающая закономерности случайных явлений.
Элементы теории вероятности и математической статистики Теория вероятностей возникла как наука из убеждения, что в основе массовых случайных событий лежат.
Тема 2 Операции над событиями. Условная вероятность План: 1.Операции над событиями. 2.Условная вероятность.. Если и, то Часто возникает вопрос: насколько.
Введение в комбинаторику и теорию вероятностей. 1) КомбинаторикаКомбинаторика 2) ФакториалФакториал 3) ПерестановкиПерестановки 4) РазмещенияРазмещения.
Шепенко Г.Н.- учитель математики Берновской СОШ Старицкого р-на Тверской области.
Блок 2.Простейшие правила и формулы вычисления вероятностей Выполнила: учитель МОУ Вохомская СОШ Адеева Г.В.
1 Формула полной вероятности. Формула Бейеса. 2 Формула полной вероятности Формула Бейеса P(Hi|A) = =
Теоремы умножения и сложения вероятностей Формула полной вероятности.
«Простейшие вероятностные задачи».. Замечательно, что наука, которая начала с рассмотрения азартных игр, обещает стать наиболее важным объектом человеческого.
Элементы теории вероятностей для основной и средней школы.
Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятности.
Изучает закономерности массовых случайных явлений.
Введение в комбинаторику и теорию вероятностей. 1) КомбинаторикаКомбинаторика 2) ФакториалФакториал 3) ПерестановкиПерестановки 4) РазмещенияРазмещения.
Классическое определение теории вероятности Работу выполнила ученица 9 «Б» класса Антонова Валерия.
Теория вероятностей. Случайные события: физическая неустойчивость
Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 1. Введение. Основные понятия теории вероятностей. Элементы комбинаторики.
Транксрипт:

Ст. преп., к.ф.м.н. Богданов Олег Викторович 2010 Элементы теории вероятности

Основные формулы комбинаторики Число возможных перестановок множества из n элементов есть Сколько существует способов расстановки на полке 6 разных книг? Пример:

Если из n разных объектов по k разных объектов, то с учетом порядка следования полное число разных выборок будет определять формула -число размещений без повторений. Пример: Сколько трехзначных чисел (без повторений) можно составить из чисел 1,2,3,4,5.

Если в выборках из n объектов по k разных объектов порядок их следования по условию задачи не имеет значения, то исползуют формуле для числа сочетаний: Пример: Сколько комбинаций из трех монет можно собрать, имея пять разных монет: -без учета порядка в комбинации -с учетом порядка в комбинации

Понятие вероятности событий Под событием понимают такой результат эксперимента или наблюдения, который при реализации данного комплекса условий может произойти или не произойти. Различают достоверное, невозможное и случайное события. Событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из событий А или В называют суммой событий. А+В Событие, состоящее в наступлении обоих событий А или В называют произведением событий. А*В Вероятностью события А называют отношение числа m благоприятных исходов, к числу n всех равновозможных несовместных элементарных исходов.

Пример: Бросается игральная кость. Найти вероятность того, что выпадет не более четырех очков. Общее число элементарных исходов n=6 (могут выпасть 1,2,3,4,5,6). Благоприятных исходов 4, соответственно, искомая вероятность: Пример: В урне имеются 15 шаров: 5 белых и 10 черных. Какова вероятность извлечь синий шар?

В урне 10 шаров: 6 белых и 4 черных. Извлекли два шара. Какова вероятность того, что оба шара белые? Пример :

Теорема сложения вероятности. Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий: Теорема умножения вероятностей. Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную при условии, что первое имело место: Для независимых событий Теоремы сложения и умножения вероятностей

Пример : В урне 10 белых, 15 черных, 20 синих и 25 красных шаров. Извлекли один шар. Какова вероятность того, что извлеченный шар красный, белый или черный? 1)Имеем n= =70. P(K)=25/70=5/14. 2) Применив теорему сложения вероятностей, получим: P(Б+Ч)=P(Б)+P(Ч)=1/7+3/14=5/14. Пример : В первом ящике имеются 2 белых и 10 черных шаров, во втором 8 белых и 4 черных шара. Из каждого ящика извлекли по шару. Какова вероятность того, что оба шара белые? События А и В - независимые. Речь идет о совмещении событий. Необходимо применить теорему умножения вероятностей: Р(А*В)=Р(А)*Р(В)=2/3 * 8/12=1/6 * 2/3=1/9.

Пример : В ящике имеются 6 белых и 8 черных шаров. Из ящика извлекли два шара ( не возвращая извлеченный шар в ящик). Найти вероятность того, что оба шара белые. Пусть событие А-появление белого шара при первом извлечении. В-при втором. По теореме умножения вероятностей в случае зависимых событий: Р(А)=6/(6+8)=3/7, Р(B/А)=(6-1)/(6+8-1)=5/13. Р(AB)= 3/7 * 5/13=15/91.

Формула Бернулли. Если проводится n независимых событий, в каждом из которых вероятность появления события А одна и та же и равна р (q=1-p), то вероятность того, что событие А появится в этих n испытаниях m раз, выражается формулой Бернулли.

Пример : Определить вероятность того, что в семье, имеющей пять детей, будет три девочки и два мальчика. Вероятность рождения мальчика и девочки предполагаются одинаковыми.

Пример : Что вероятнее, выиграть у равносильного противника (ничейный исход партии исключен): три партии из четырех или пять партий из восьми?

Пример : Что вероятнее, выиграть у равносильного противника (ничейный исход партии исключен): три партии из четырех или пять партий из восьми? Для решения задачи можно использовать схему Бернулли:

Формула полной вероятности. Пусть Н 1, Н 2,…, Н n полная группа событий (события Н i называются гипотезами). Тогда вероятность любого события A может быть вычислена по формуле: Отметим свойство:

Пример : Радиолампа может принадлежать к одной из трех партий с вероятностями р 1 =0,25, р 2 =0,35 и р 3 =0,40. Вероятность того, что лампа проработает заданное число часов для этих партий, равны соответственно 0,1, 0,2 и 0,3. Определить вероятность того, что случайно взятая лампа проработает заданное число часов. Введем обозначения: А-лампа проработает заданное число часов. Н 1, Н 2, Н 3 -лампа принадлежит соответственно первой, второй или третьей партии. По условию задачи: Р(Н 1 )=р 1, Р(Н 2 )=р 2, Р(Н 3 )=р 3 Тогда, Р(А)= Р(Н 1 )Р(А/Н 1 )+ Р(Н 2 )Р(А/Н 2 )+ Р(Н 3 )Р(А/Н 3 )= =0,25*0,1+0,35*0,2+0,40*0,3=0,215

Формула Байеса. Пусть Н 1, Н 2 … полная группа событий и A некоторое событие положительной вероятности. Тогда условная вероятность того, что имело место событие Н k, если в результате эксперимента наблюдалось событие A, может быть вычислена по формуле:

Два стрелка подбрасывают монетку и выбирают, кто из них стреляет по мишени (одной пулей). Первый стрелок попадает по мишени с вероятностью 1, второй стрелок с вероятностью 0, Можно сделать два предположения об эксперименте: Н 1 = {стреляет 1-й стрелок} Н 2 = { стреляет 2-й стрелок }. Вероятности этих гипотез одинаковы: P(Н 1 ) = P(Н 2 ) = 1/2. Рассмотрим событие A = {пуля попала в мишень}. Известно, что P(A\Н 1 ) = 1, P(A\Н 2 ) = 0,00001 Поэтому вероятность пуле попасть в мишень P(A) = 1/2*1 + 1/2*0, Предположим, что событие A произошло. Какова теперь вероятность каждой из гипотез Н i ? Очевидно, что первая из этих гипотез много вероятнее второй (а именно, в раз). Действительно, Пример :

Имеются три одинаковые по виду ящика. В первом ящике – 20 белах шаров, во втором – 10 белых и 10 черных шара, в третьем 20 черных шаров. Из выбранного наугад ящика извлекли белый шар. Вычислить вероятность того, что этот шар извлечен из первого ящика. Пусть Н 1, Н 2, Н 3 – гипотезы, состоящие в выборе соответственно первого второго и третьего ящика, событие А – появление белого шара. Тогда P(Н 1 ) = P(Н 2 ) = P(Н 3 ) =1/3 (выбор любого ящика равновозможен). P(A\Н 1 ) = 1 (вероятность извлечения белого шара из первого ящика); P(A\Н 2 ) = 10/20=1/2 (вероятность извлечения белого шара из второго ящика); P(A\Н 3 ) = 0 (вероятность извлечения белого шара из третьего ящика). Тогда искомая вероятность :

Спасибо за внимание