КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Способы определения вероятностей
Существуют два способа определения вероятности события. 1. Теоретический способ основан на непосредственном (без проведения специального эксперимента) определении вероятности события по формуле: P(A)=m/n, где m - число случаев, благоприятствующих наступлению события А; n - число всех равновозможных случаев из полной группы несовместных событий. Например, априори известно, что при одном выстреле в мишень равновероятно можно получить 0, 1, 2...10 очков. Какова вероятность того, что в результате одного выстрела будет получено 7 очков? P(A) = m/n = 1/11= 0,091. 2. Статистический способ основан на предварительном проведении большого числа испытаний. При этом подсчитывают вероятность по формуле: h (A) = k / L, где k - число появления события А, называемое частостью А; L - общее число событий, наступивших в некоторой серии испытаний при определенном неизменном комплексе условий; h (A) - статистическая вероятность события. При большом числе испытаний значение частоты h (A) стабилизируется и приближается к величине вероятности Р(A). Следует подчеркнуть, что статистическую вероятность события можно использовать в качестве значения вероятности только при большом числе испытаний. В теории вероятностей существует большое количество математических соотношений, используемых на практике. Основные из них описывают сложение или умножение вероятностей. Вероятность наступления ряда из m событий, принадлежащих к множеству несовместных N событий (N>m), равна сумме вероятностей этих событий: P(A1+A2+...+Am) = P(A1)+P(A2)+...+P(Am). Отсюда, в частности, следует, что сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна 1; сумма вероятностей двух противоположных событий равна 0. Например, известно, что экзаменационные оценки, полученные слушателями, распределились следующим образом: 4% слушателей получили "2", 6 - "3", 60 - "4" и остальные 30% слушателей - "5". Какова вероятность, что указанный наугад слушатель этой группы получил отрицательную оценку? P(2) = 4%/100% = 0,04. Какова вероятность, что указанный наугад слушатель получил положительную оценку? P(З,4,5) = P(3) + P(4) + P(5) =6%/100% + 60%/100% + 30%/100% = 0,06 + 0,6 + 0,3 = 0,96. Вероятность одновременного наступления нескольких независимых событий равна произведению вероятностей этих событий: P(C) = P(A1*A2*...*Ak) = P(A1)*P(A2)*...*P(Ak). Два стрелка одновременно стреляют по мишени. Вероятность попадания в мишень при одном выстреле для первого стрелка (Р1) = 0,8, а для второго (Р2) = 0,6. Как найти вероятность того, что оба стрелка попадут в мишень? Р = Р1* Р2 = 0,8 * 0,6 = 0,48. Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности появления их совместного события: P(C) = P(A+B) = P(A) + P(B) - P(A) * P(B) Две поисковые группы участвуют в обнаружении преступника в лесном массиве. Вероятность обнаружения преступника первой группой (Р1) = 0,8; второй группой (Р2) = 0,4. Какова вероятность того, что преступника обнаружит хотя бы одна группа? Р = Р1 + Р2 - Р1 * Р2 = 0,8 + 0,4 - 0,32 = 0,88. Математические соотношения теории вероятностей позволяют по вероятностям одних случайных событий находить вероятности других случайных событий, связанных с ними. Например, вероятность какого-либо события В, вычисленная в предположении, что перед этим наступило связанное с ним событие А, называется практические приложения соотношения условной вероятности можно проиллюстрировать следующими примерами. При медицинском освидетельствовании лиц, претендующих на получение разрешения на вождение автомобиля, оказалось, что из N (общего числа претендентов) Na страдают дальтонизмом, Nb - женщины. Пусть А и В означают события, состоящие соответственно в том, что случайно выбранное лицо страдает дальтонизмом или является женщиной. В частности, может оказаться необходимым найти вероятность того, что случайно выбранная женщина страдает дальтонизмом, т.е. найти: Р(А/В) = Р(АВ)/Р(В), где: Р(А/В) - вероятность события А (дальтонизм) при условии, что произошло событие В (выбрана женщина); Р(AВ) - вероятность того, что женщина страдает дальтонизмом; Р(В) - вероятность того, что случайно выбранное лицо из N - женщина. Так, при N = 240 и Nb = 30; Р(В) = Nb/N = 0,125. По данным генетических исследований известно, что для женщин Р(АВ) = 0,0001. Таким образом, Р(А/В) = 0,0001/0,125 = 0,0008. Следует отметить, что если Р(В/А) = Р(В) и Р(А/В) = Р(А), то события В и А взаимонезависимы. Наряду со случайными событиями в теории вероятностей и ее применениях рассматриваются случайные величины. Представим себе, что при каждом наблюдении некоторая величина принимает какое-то значение в зависимости от случая. Например, количество звонков в дежурную часть по линии «02» за 1 час. Случайные величины различаются как теми значениями, которые они способны принимать, так и вероятностями, с которыми эти значения принимаются. Например, вероятность того, что за промежуток времени t число вызовов патрульного наряда окажется равным k. Как показывают многочисленные наблюдения такая вероятность согласуется с формулой: где l - некоторая положительная постоянная. ,а k! – факториал, причем n!= n (n - 1)(n - 2)...×3×2×1, пример: Эта формула получила название формулы Пуассона. Скорость молекулы газа также случайна и может принимать любые значения. Этих значений столько же, сколько положительных чисел. Как в этом случае задавать вероятности этих значений? Математики пошли по такому пути: стали определять не вероятность каждого из возможных значений, а вероятность того, что случайная величина x примет значение меньшее, чем заданное значение. x: P { x < x } = F (x) Функция F (x) наименование функции распределения случайной величины x. Из теоремы сложения легко вывести следующее равенство: P { a £ x < b } = F(b) - F(a), позволяющее по функции распределения определять вероятность выполнения указанного неравенства. К более сложным соотношениям теории вероятностей относятся формулы Бернулли и Пуассона. Формула Бернулли, описывающая вероятность того, что в N независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события p (0 £ p £ 1), событие наступит k раз (безразлично - в какой последовательности), равна: Например, состязаются два равносильных самбиста. Какова вероятность для одного из них выиграть две схватки из четырех? Вероятность выигрыша p = 0,5, так как соревнуются два равных самбиста, и вероятность проигрыша 1-p = 0,5, тогда
Дата добавления: 2014-01-20; Просмотров: 8504; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |