Пример: Транспортная логистика
Я ищу:
На главную  |  Добавить в избранное  

Математика /

Шпоры



Скачать реферат


1. Случайные события и их виды, понятие вероятности.

Случайным естественно называть такое событие, которое при заданном комплексе условий может, как произойти так и не произойти. Мера возможности осуществления такого события и есть его вероятность. Достоверное и невозможное события могут рассматриваться как крайние частные случаи случайных событий. Достоверным называют событие, которое обязательно произойдет при осуществлении определенного комплекса условий. Так, например, вода при нормальных атмосферных условиях и 0 замерзает. Невозможным является событие, которое при заданном комплексе условий никогда не произойдет. Таким образом, вероятность – это шансы осуществления любого составного события, состоящего из нескольких элементарных.

2. Классическая формула подсчета вероятностей. Комбинаторика.

В общем случае, когда имеется n равновозможных элементарных событий w1,…,wn, вероятность любого составного события А, состоящего из m элементарных событий wi1,…,wim, определяется как отношение числа элементарных событий, благоприятствующих событию А, к общему числу элементарных событий, т.е. P(A)=m/n.

3. Понятие геометрической и статистической вероятностей.

Пусть отрезок l составляет часть отрезка L. На отрезок L наудачу поставлена точка. Если предположить, что вероятность попадания точки на отрезок l пропорциональна длине этого отрезка и не зависит от его расположения относительно отрезка L, то вероятность попадания точки на отрезок l определяется равенством: P=Длина l/Длина L. Пусть плоская фигура g составляет часть плоской фигуры G. На фигуру G наудачу брошена точка. Если предположить, что вероятность попадания брошенной точки на фигуру g пропорциональна площади этой фигуры и не зависит ни от ее расположения относительно G, ни от формы g, то вероятность попадания точки в фигуру g определяется равенством: P=площадь g/площадь G. Аналогично определяется вероятность попадания точки в пространственную фигуру v, которая составляет часть фигуры V: P=Объем v/Объем V.

4. Пространство элементарных событий, операции над событиями.

При общем определении вероятности используется пространство элементарных событий, при этом элементарные события являются неопределяемым понятием, но относительно них предполагается, что в результате испытаний обязательно происходит одно из этих элементарных событий. Элементарные события попарно не совместны и образуют группу событий. События, не являющиеся элементарными, отождествляются с теми элементарными событиями, которые благоприятствуют ему, следовательно, случайные события можно рассматривать как подмножество в пространстве элементарных событий, поэтому операции над случайными событиями: объединение (сложение), пересечение (умножение), эквивалентность, отрицание – полностью совпадают с соответствующими операциями над множествами. Операции объединения и пересечения множеств симметричны, т.е.

A B = B A A B = B A

5. Аксиоматическое определение вероятности.

Вероятностью называется числовая функция, определенная на поле событий S и обладающая следующими свойствами: Аксиома 1. Для любого события A прин. S Р(А)>=0. Аксиома 2. Вероятность достоверного события равна единице Р (омега)=1. Аксиома 3. Вероятность объединения двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий: А прин. S, В прин. S, А*В=0, Р(А+В)=Р(А)+Р(В). Док-во: Событие А является подмножеством омега, так как А={wi1,…,wim},то, согласно конечной схеме, Р(А)=сумме по l от 1 до m рil, 00. 2) Событие А не зависит от события В, если Р(А/B)=P(A). Независимость событий взаимна, т.е. если событие А не зависит от В, то событие В не зависит от А. В самом деле при Р(А)>0 имеем Р(B/A)=P(A*B)/P(A)=P(A/B)*P(B)/P(A)=P(A)*P(B)/P(A)=P(B). Вытекает следующая формула умножения вероятностей: Р(А*В)=Р(А)*Р(В/A). Для независимых событий вероятность произведения событий равна произведению их вероятностей: Р(А*В)=Р(А)*Р(В). 3) События А1,А2,…,Аn образуют полную группу событий, если они попарно несовместны и вместе образуют достоверное событие, т.е. Аi*Aj=0, i не=j, U по i от 1 до n Аi=омега.

Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило: Р(АВ)=Р(А)*Ра(В). В частности для независимых событий Р(АВ)=Р(А)*Р(В), т.е. вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий.

8. Формула полной вероятности.

Вероятность события А, которое может наступить лишь при появлении одного из несовместных событий (гипотез) В1,В2,…,Вn , образующих полную группу, равна сумме произведений вероятностей каждой из гипотез на соответствующую условную вероятность события А: Р(А)=Р(В1)*Рb1(A)+P(B2)*Pb2(A)+…+P(Bn)=1. Если события А1,…,Аn, P(Ai)>0 образуют полную группу событий, то вероятность события В может быть представлена как сумма произведений безусловных вероятностей событий полной группы на условные вероятности события В: Р(В)=сумма по i от 1 до n P(Ai)*P(B/Ai).

9. Формула Байеса.

Из формулы полной вероятности легко получить формулу Байеса: для события В с Р(В)>0 и для системы попарно несовместных событий Аi, P(Ai)>0, B прин. U по i от 1 до n Аi . Р(Аk/B)=P(Ak)*P(B/Ak)/сумма по i от 1 до n P(Ai)*P(B/Ai).

10. Определение дискретной случайной величины. Ряд распределения.

Случайной величиной называется функция Х=Х(w), определенная на множестве элементарных событий омега, w прин. омега. С.В. дискретна, если она принимает значения только из некоторого дискретного множества, или, точнее, С.В. дискретна, если существует конечное или счетное множество чисел х1, х2, х3,… таких, что P{X=xn}=pn>=0, n=1,2,3… и р1+р2+р3+…=1. Закон распределения Д.С.В. Х определен, если известны все хn и вероятности рn=P{X=xn} такие, что р1+р2+р3+…=1. Если составить таблицу, в верхней строке которой поместить значения Д.С.В. , а в нижней – соответствующие вер-ти, то получим ряд распределения С.В.

11. Функция распределения С.В. и ее свойства.

Функция распределения Fx(x) C.В. Х определяется формулой Fx(x)=P{w:X(w)=0. Воспользовавшись формулой M|X|=интеграл от –бесконечности до бесконечности |x| p(x) dx, в результате преобразований получаем неравенство Маркова.

26. Центральная предельная теорема, следствия (теорема Муавра-Лапласа).

Локальная теорема Лапласа. Вероятность того, что в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна р(0




Copyright © 2005—2007 «Mark5»