русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Классическое определение вероятности события


Дата добавления: 2014-10-07; просмотров: 914; Нарушение авторских прав


Случаями называются равновозможные, несовместные события, составляющие полную группу.

Пусть пространство элементарных событий Ωсодержит конечное число случаев.

Пусть N – общее число случаев в Ω, а NА – число случаев, образующих событие А (или, как говорят, благоприятствующих событию А).

Определение.Вероятностью события Аназывается отношение P(A) = .

Это - классическое определение вероятности.

Примеры. 1. Бросание игральной кости.Ω = {w1, w2,…,w6} N = 6.

А – количество очков кратно трем А = {w3,w6} NA = 2.

.

 

2. В урне а белых и b черных шаров. Опыт – вынимается один шар.

А – шар черный.

Исходя из классического определения вероятностей, легко доказать свойства вероятности:

1) Р(Ω) = 1 (NA = N); 2) 0 ( 0 ; 3) Если А В = Ø, то Р(А + В) = Р(А) + Р(В) ( NA+B=NA+NB)

и их следствия

4) Р(Ø) = 0 (NØ) = 0; 5) Р( ) = 1- Р(А) ( = Ø, Р(А) + Р( ) = 1);

6) Если , то Р(А) Р(В) (NA NB).

Для определения общего числа равновозможных исходов и числа благоприятствующих исходов. используется основной принцип комбинаторики: пусть некоторая операция Р представляет собой последовательность n операций Pk (k=1, …n), каждая из которых может быть выполнена mr способами. Тогда операция Р может быть выполнена способами.

Пусть мы делаем выборку поочередно m элементов (например, шаров) из n элементов. Мы можем возвращать очередной шар (в число n шаров), тогда при каждом очередном выборе мы будем иметь все те же n шаров. Такая выборка называется выборкой с возвращением. А можем и не возвращать шар, тогда при каждом выборе мы будем выбирать из все меньшего числа шаров. Такая выборка называется выборкой без возвращения. С другой стороны, если учитывать порядок появления шаров, то выборка называется упорядоченной или размещением из n шаров по m шаров.Если порядок шаров не учитывать (важно, какие шары выбраны, но не важно, в каком порядке), то такая выборка называется неупорядоченнойилисочетанием из n шаров по m шаров.Выясним, сколькими способами можнопроизвести ту или иную выборку



 

  Сочетания Размещения
Без возвращения
С возвращением

 

Формулы для размещений легко получаются из принципа комбинаторики. Для того, чтобы перейти от размещений (без возвращений) к сочетаниям (без возвращений), нужно упорядочить выборки, т.е. исключить те из них, которые отличаются только порядком элементов. Выборки, отличающиеся только порядком элементов, называются перестановками. Число перестановок из m элементов равно Pm= =m!. Поэтому .

Доказательство формулы для сочетаний с возвращением приведено на стр. 50 – 51 в. ХV1.

 

Пример. Производится выборка двух шаров (m=2) из урны, в которой находится n=3 шара.

1) Размещения с возвращением

(1,1) (1,2) (1,3) (2,1) (2,2) (2,3) (3,1) (3,2) (3,3) = 32 = 9.

2) Размещения (без возвращения) (1,2) (1,3) (2,1) (2,3) (3,1) (3,2) .

3) Сочетания с возвращением (1,1) (1,2) (1,3) (2,2) (2,3) (3,3)

4) Сочетания (без возвращения) (1,2) (1,3) (2,3) .

Пример. Задача о выборке «бракованных» деталей.

В партии из N одинаковых деталей M бракованных. Выбирается (не возвращая) n деталей. Какова вероятность того, что среди них окажется ровно m бракованных?

Общее количество случаев (сочетания из N деталей по n) равно . Мы выбираем m бракованных деталей среди M бракованных, но и одновременно выбираем (n-m) деталей без брака среди N-M деталей без брака. Тогда, по основному принципу комбинаторики, такому выбору благоприятствует случаев. Поэтому искомая вероятность равна .

 



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Алгебра событий. | Геометрическая вероятность


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.075 сек.