Основные понятия и определения

Лекция №2.

2.1. Относительная частота. Устойчивость относительной частоты

Относительная частота наряду с вероятностью принадлежит к основным понятиям теории вероятностей.

Определение. Относительной частотой события называют отношение числа испытаний, в которых событие появилось, к общему числу фактически произведенных испытаний. Таким образом, относительная частота события А определяется формулой

,

где m – число появлений события, n – общее число испытаний.

Сопоставляя определения вероятности и относительной частоты, заключаем: определение вероятности не требует, чтобы испытания производились в действительности; определение же относительной частоты предполагает, что испытания были произведены фактически. Другими словами, вероятность вычисляют до опыта, а относительную частоту – после опыта.

Пример. Отдел технического контроля обнаружил 3 нестандартных детали в партии из 80 случайно отобранных деталей. Относительная частота появления нестандартных деталей

W (A) = 3/80.

Пример. По цели произвели 24 выстрела, причем было зарегистрировано 19 попаданий. Относительная частота поражения цели

W (A) = 19/24.

Длительные наблюдения показали, что если в одинаковых условиях производят опыты, в каждом из которых число испытаний достаточно велико, то относительная частота обнаруживает свойство устойчивости:

в различных опытах относительная частота изменяется мало (тем меньше, чем больше произведено испытаний), колеблясь около некоторого постоянного числа.

Оказалось, что это постоянное число есть вероятность появления события.

Таким образом, если опытным путем установлена относительная частота, то полученное число можно принять за приближенное значение вероятности.

Проиллюстрируем свойство устойчивости на примерах.

Пример. По данным шведской статистики, относительная частота рождения девочек за 1935 г. по месяцам характеризуется следующими числами (числа расположены в порядке следования месяцев, начиная с января): 0,486; 0,489; 0,490; 0,471; 0,478; 0,482; 0,462; 0,484; 0,485; 0,491; 0,482; 0,473.

Относительная частота колеблется около числа 0,482, которое можно принять за приближенное значение вероятности рождения девочек.

Заметим, что статистические данные различных стран дают примерно то же значение относительной частоты.

Пример. Многократно проводились опыты бросания монеты, в которых подсчитывали число появления «герба». Результаты нескольких опытов приведены в табл. 1.

Число бросаний	Число появлений «герба»	Относительная частота
		0,5069
		0,5016
		0,5005

Здесь относительные частоты незначительно отклоняются от числа 0,5, причем тем меньше, чем больше число испытаний. Например, при 4040 испытаниях отклонение равно 0, 0069, а при 24 000 испытаний – лишь 0,0005. Приняв во внимание, что вероятность появления «герба» при бросании монеты равна 0,5, можно убедиться, что относительная частота колеблется около вероятности.

2.2. Ограниченность классического определения вероятности. Статистическая вероятность

Классическое определение вероятности предполагает, что число элементарных исходов испытания конечно. На практике же весьма часто встречаются испытания, число возможных исходов которых бесконечно. В таких случаях классическое определение неприменимо. Уже это обстоятельство указывает на ограниченность классического определения. Отмеченный недостаток может быть преодолен, в частности, введением геометрических вероятностей и, конечно, использованием аксиоматической вероятности.

Вообще говоря, классическое определение вероятности – довольно относительное. Это обусловлено тем, что на практике сложно представить результат опыта в виде совокупности элементарных событий, доказать, что события равновероятные.

К примеру, при произведении опыта с подбрасыванием монеты на результат опыта могут влиять такие факторы как несимметричность монеты, влияние ее формы на аэродинамические характеристики полета, атмосферные условия и т.д.

Наиболее слабая сторона классического определения состоит в том, что очень часто невозможно представить результат испытания в виде совокупности элементарных событий. Еще труднее указать основания, позволяющие считать элементарные события равновозможными. Обычно о равновозможности элементарных исходов испытания говорят из соображений симметрии. Так, например, предполагают, что игральная кость имеет форму правильного многогранника (куба) и изготовлена из однородного материала. Однако задачи, в которых можно исходить из соображений симметрии, на практике встречаются весьма редко. По этой причине наряду с классическим определением вероятности используют и другие определения, в частности статистическое определение: в качестве статистической вероятности события принимают относительную частоту или число, близкое к ней. Например, если в результате достаточно большого числа испытаний оказалось, что относительная частота весьма близка к числу 0,4, то это число можно принять за статистическую вероятность события.

Легко проверить, что свойства вероятности, вытекающие из классического определения, сохраняются и при статистическом определении вероятности. Действительно, если событие достоверно, то m = n и относительная частота

m / n = n / n = 1,

т. е. статистическая вероятность достоверного события (так же как и в случае классического определения) равна единице.

Если событие невозможно, то m = 0 и, следовательно, относительная частота

0/ n = 0,

т.е. статистическая вероятность невозможного события равна нулю.

Для любого события 0 £ m £ n и, следовательно, относительная частота

0 £ m / n £ 1,

т. е. статистическая вероятность любого события заключена между нулем и единицей.

Для существования статистической вероятности события А требуется:

а) возможность, хотя бы принципиально, производить неограниченное число испытаний, в каждом из которых событие А наступает или не наступает;

б) устойчивость относительных частот появления А в различных сериях достаточно большого числа испытаний.

Недостатком статистического определения является неоднозначность статистической вероятности; так, в приведенном примере в качестве вероятности события можно принять не только 0,4, но и 0,39; 0,41 и т. д.

Классическое определение вероятности неприменимо к испытаниям с бесконечным числом исходов. Чтобы преодолеть этот недостаток вводится понятие геометрической вероятности, т.е. вероятности попадания точки в какой – либо отрезок или часть плоскости (пространства).

2.3. Геометрические вероятности

Чтобы преодолеть недостаток классического определения вероятности, состоящий в том, что оно неприменимо к испытаниям с бесконечным числом исходов, вводят геометрические вероятности – вероятности попадания точки в область (отрезок, часть плоскости и т.д.).

Пусть отрезок l составляет часть отрезка L. На отрезок L наудачу поставлена точка. Это означает выполнение следующих предположений: поставленная точка может оказаться в любой точке отрезка L, вероятность попадания точки на отрезок l пропорциональна длине этого отрезка и не зависит от его расположения относительно отрезка L. В этих предположениях вероятность попадания точки на отрезок l определяется равенством

Р = Длина l /Длина L.

Естественно, что геометрическую интерпретацию можно проводить не только на отрезке. Пусть плоская фигура D расположена в области W. В области W случайно выбирается точка Х. Этот выбор можно интерпретировать, как бросание точки Х в область D. Это означает выполнение следующих предположений: брошенная точка может оказаться в любой точке области W, вероятность попадания брошенной точки на фигуру D пропорциональна площади этой фигуры и не зависит ни от ее расположения относительно W, ни от формы D. При этом попадание точки в область W – достоверное событие, а в D – случайное. Полагая, что все точки области W равноправны, все элементарные события являются равновозможными.

Рис. 2.1. Диаграмма области D

Пусть событие A = { X Î D }, то есть точка принадлежит области D, то геометрическая вероятность события А определится отношением площади D к площади W

. (2.1)

Если области W и D – линейны или объемны, то в этом случае

,

где l – длина, а V – объем соответствующей области.

Геометрическая вероятность обладает всеми свойствами, присущими классическому (и другим) определению:

1. Геометрическая вероятность любого события заключена между нулем и единицей, то есть

0 £ Р (А) £ 1.

2. Геометрическая вероятность невозможного события равна нулю, то есть

Р (Æ) = 0.

3. Геометрическая вероятность достоверного события равна единице, то есть

Р (W) = 1.

4. Геометрическая вероятность суммы несовместимых событий равна сумме вероятностей этих событий, то есть если А×В = Æ, то

Р (А + В) = Р (А) + Р (В).

Пример. На отрезок ОА длины L числовой оси Ох наудачу поставлена точка В (х). Найти вероятность того, что меньший из отрезков ОВ и ВА имеет длину, большую L /3. Предполагается, что вероятность попадания точки на отрезок пропорциональна длине отрезка и не зависит от его расположения на числовой оси.

Решение. Разобьем отрезок ОА точками С и D на 3 равные части. Требование задачи будет выполнено, если точка В (х) попадет на отрезок CD длины L /3. Искомая вероятность P=(L/3)/L = l/3.

Пример. На плоскости начерчены две концентрические окружности, радиусы которых 5 и 10 см соответственно. Найти вероятность того, что точка, брошенная наудачу в большой круг, попадет в кольцо, образованное построенными окружностями. Предполагается, что вероятность попадания точки в плоскую фигуру пропорциональна площади этой фигуры и не зависит от ее расположения относительно большого круга.

Решение. Площадь кольца (фигуры g)

S_g = p(10² – 5²) = 75p.

Площадь большого круга (фигуры G)

S_G = p10² = 100p.

Искомая вероятность

.

Пример. В сигнализатор поступают сигналы от двух устройств, причем поступление каждого из сигналов равновозможно в любой момент промежутка времени длительностью Т. Моменты поступления сигналов независимы один от другого. Сигнализатор срабатывает, если разность между моментами поступления сигналов меньше t (t < T). Найти вероятность того, что сигнализатор сработает за время Т, если каждое из устройств пошлет по одному сигналу.

Решение. Обозначим моменты поступления сигналов первого и второго устройств соответственно через х и у. В силу условия задачи должны выполняться двойные неравенства: (0 £ x £ T, 0 £ y £ T,). Введем в рассмотрение прямоугольную систему координат хОу. В этой системе двойным неравенствам удовлетворяют координаты любой точки квадрата ОТAT (рис. 2.2). Таким образом, этот квадрат можно рассматривать как фигуру G, координаты точек которой представляют все возможные значения моментов поступления сигналов.

Рис. 2.2

Сигнализатор срабатывает, если разность между моментами поступления сигналов меньше t, т.е. если у – х < t при у > х и х – у < t при x > у, или, что то же,

y < x + t при у > х, (2.2)

у > x – t при у < x. (2.3)

Неравенство (2.2) выполняется для тех точек фигуры G, которые лежат выше прямой у=х и ниже прямой y = x + t, неравенство (2.3) имеет место для точек, расположенных ниже прямой у = х и выше прямой у = х – t.

Как видно из рис. 2.2, все точки, координаты которых удовлетворяют неравенствам (2.2) и (2.3), принадлежат заштрихованному шестиугольнику. Таким образом, этот шестиугольник можно рассматривать как фигуру g, координаты точек которой являются благоприятствующими моментами времени х и у.

Искомая вероятность

.

Пример. В круг радиусом R вписан правильный треугольник. Найти вероятность тог, что точка, брошенная в этот круг, попадет в данный треугольник.

Рис. 2.3

Решение. .

Пример. Стержень разламывается на две части в случайной точке, равномерно распределенной по длине стержня. Найти вероятность того, что меньший обломок имеет длину, не превосходящую одной трети длины стержня.

Решение. Обозначим длину стержня l, а расстояние точки разлома от одного (фиксированного) конца стержня – х. Тогда описанное событие произойдет тогда и только тогда, когда либо х £ l /3, либо x ³ 2 l /3. Искомая вероятность равна отношению (см. рис. 2.4).

Рис. 2.4

Пример. Задача Бюффона. На плоскость, расчерченную параллельными прямыми, находящимися на расстоянии а друг от друга, случайно брошена игла длины l < a. Найти вероятность пересечения иглы с какой-нибудь из параллельных прямых.

Решение. Обозначим у расстояние от середины иглы до ближайшей прямой, х – острый угол между иглой и перпендикуляром к параллельным прямым (рис. 2.5). Координаты (х, у), определяющие положение иглы относительно параллельных прямых, удовлетворяют условиям 0 £ х £ p/2, 0 £ y £ l /2. На плоскости (х, у) они образуют прямоугольник W. Попадание точки (х, у) в заштрихованную область А (см. рис. 2.6) приводит к пересечению иглы с одной из параллельных прямых. По формуле (2.1) искомая вероятность равна

.

Рис. 2.5 Рис. 2.6

Замечание 1. Приведенные определения являются частными случаями общего определения геометрической вероятности. Если обозначить меру (длину, площадь, объем) области через mes, то вероятность попадания точки, брошенной наудачу (в указанном выше смысле) в область g – часть области G, равна

. (2.4)

Замечание 2. В случае классического определения вероятность достоверного (невозможного) события равна единице (нулю); справедливы и обратные утверждения (например, если вероятность события равна нулю, то событие невозможно). В случае геометрического определения вероятности обратные утверждения не имеют места. Например, вероятность попадания брошенной точки в одну определенную точку области G равна нулю, однако это событие может произойти, и, следовательно, не является невозможным.

Дата добавления: 2014-01-20