Задачи для самостоятельного решения

Методы математической статистики

Формула полной вероятности.

Пусть имеется группа событий H1, H2,..., Hn, обладающая следующими свойствами:

1) все события попарно несовместны: Hi  Hj =Æ; i, j=1,2,...,n; i¹j;

2) их объединение образует пространство элементарных исходов W:

W = .

Рис.8

  В этом случае будем говорить, что H1, H2,...,Hn образуют полную группу событий. Такие события иногда называют гипотезами.

Пусть А – некоторое событие: А Ì W (диаграмма Венна представлена на рисунке 8). Тогда имеет место формула полной вероятности:

P(A) = P(A/ H1)P(H1) + P(A/ H2)P(H2) + ...+ P(A/ Hn)P(Hn) =

Доказательство. Очевидно: A = , причем все события  (i = 1,2,...,n) попарно несовместны. Отсюда по теореме сложения вероятностей получаем

 P(A) = P() + P() +...+ P(

Если учесть, что по теореме умножения P() = P(A/Hi)P(Hi) (i = 1,2,...,n),  то из последней формулы легко получить приведенную выше формулу полной вероятности.

Пример. В магазине продаются электролампы производства трех заводов, причем доля первого завода - 30%, второго - 50%, третьего - 20%. Брак в их продукции составляет соответственно 5%, 3% и 2%. Какова вероятность того, что случайно выбранная в магазине лампа оказалась бракованной.

Пусть событие H1 состоит в том, что выбранная лампа произведена на первом заводе, H2 на втором, H3 - на третьем заводе. Очевидно:

 P(H1) = 3/10, P(H2) = 5/10, P(H3) = 2/10.

Пусть событие А состоит в том, что выбранная лампа оказалась бракованной; A/Hi означает событие, состоящее в том, что выбрана бракованная лампа из ламп, произведенных на i-ом заводе. Из условия задачи следует:

 P (A/H1) = 5/10; P(A/H2) = 3/10; P(A/H3) = 2/10

По формуле полной вероятности получаем

 

Формула Байеса

Пусть H1,H2,...,Hn - полная группа событий и А Ì W – некоторое событие. Тогда по формуле для условной вероятности

   (*)

Здесь P(Hk /A) – условная вероятность события (гипотезы) Hk или вероятность того, что Hk реализуется при условии, что событие А произошло.

По теореме умножения вероятностей числитель формулы (*) можно представить в виде

  P = P= P(A /Hk) P(Hk)

Для представления знаменателя формулы (*) можно использовать формулу полной вероятности

Если реализовалась гипотеза Н1, то во второй урне оказалось 10 белых и 2 черных шара. Обозначим через А событие, заключающееся в том, что из второй урны выкатился белый шар. Тогда Р(А/Н1) =  = 5/33. Если реализовалась гипотеза Н2, то во второй урне оказалось 8 белых и 4 чёрных шара, и Р(А/Н2) =  = 4/33. Легко показать, что Р(А/Н3) =  = 3/22. Теперь можно воспользоваться формулой полной вероятности:

 Р(А) = (5/33)×(7/15) + (4/33) (1/15) + (3/22) (7/15) = 47/330

2. В условие задачи №1 внесем изменение. Пусть после того, как из первой урны во вторую перекатились два шара и шары во второй урне перемешались, из неё выкатился белый шар. Найти вероятность того, что из первой урны во вторую перекатились разноцветные шары.

Вычисления предыдущей задачи подставим в формулу Байеса

 Р(Н3/А) = Р(А/Н3)Р(Н3)/ Р(А) = (3/22)(7/15)/( 47/33) = 7/47

3. В ящике лежат 20 теннисных мячей, в том числе 15 новых и 5 играных. Для игры выбираются 2 мяча и после игры возвращаются обратно. Затем для второй игры также наудачу извлекаются ещё два мяча. Найти вероятность того, что вторая игра будет проводиться новыми мячами.

Методы теории вероятностей широко используются в экономике, в теории надежности, теории информации, теории массового обслуживания, в теории принятия решений, в физике, астрономии и др. дисциплинах. Теория вероятностей лежит в основе математической статистики, которая, в свою очередь, используется при планировании и организации производства, при анализе технологических процессов, контроле качества продукции и т.д.
Классическое определение вероятности