Теория вероятности

Пространство элементарных событий и их виды (случайное, независимое, невозможное и противоположное событие). Вероятность события, аксиоматическое и классическое определение вероятности. Использование формулы Байеса для определения вероятности события.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 09.03.2011
Размер файла 46,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

4

Основные определения. Будем полагать, что результатом реального опыта (эксперимента) может быть один или несколько взаимоисключающих исходов; эти исходы неразложимы и взаимно исключают друг друга. В этом случае говорят, что эксперимент заканчивается одним и только одним элементарным исходом.

Множество всех элементарных событий, имеющих место в результате случайного эксперимента, будем называть пространством элементарных событий (элементарное событие соответствует элементарному исходу).

Случайными событиями (событиями), будем называть подмножества пространства элементарных событий.

Невозможное событие не может произойти в результате эксперимента, оно не происходит никогда.

Случайное событие может произойти или не произойти в результате эксперимента, оно происходит иногда.

Противоположным событию A называется событие, состоящее в том, что событие A не произошло. Обозначается , .

Пример 6. Бросаем один раз игральную кость. Событие A - выпадение четного числа очков, тогда событие - выпадение нечетного числа очков.

Произведением событий A и B называется событие, состоящее из всех элементарных событий, принадлежащих одновременно событиям A и B. Обозначается AB.

Разностью событий A и B называется событие, состоящее из всех элементарных событий принадлежащих A, но не принадлежащих B. Обозначается A\B.

Очевидно, что

A + A = A, AA = A, .

Нетрудно доказать равенства:

, (A+B)C= AC + BC.

Определения суммы и произведения событий переносятся на бесконечные последовательности событий:

событие, состоящее из элементарных событий, каждое из которых принадлежит хотя бы одному из;

,

событие, состоящее из элементарных событий, каждое из которых принадлежит одновременно всем .

Вероятность события. Аксиоматическое определение вероятности

Числовая функция P, определенная на совокупности событий , называется вероятностью, если:

1. P(A) 0 для любого A из ;

2. если A и B несовместны, то P(A+B) = P(A) + P(B);

3. для любой убывающей последовательности событий {Ai} из ,, такой, что , имеет место равенство .

Тройку называют вероятностным пространством.

Вероятность события. Классическое определение вероятности

Определенная таким образом функция P(A) удовлетворяет всем аксиомам 1-4(здесь множество состоит из всех подмножеств множества: ). Таково классическое определение вероятности события A.

Принята следующая формулировка классического определения вероятности: вероятностью события A называется отношение числа исходов, благоприятствующих A, к общему числу исходов.

Из приведенных определений следует:

элементарное событие вероятность байес

P()=0, , .

Вероятность суммы событий

Для любых двух событий A и B справедливо:

Если события A и B несовместны, то

.

Вероятность произведения событий. Условная вероятность. Независимые события

Условная вероятность P(A/B) события A при условии, что событие B произошло, P(B) > 0, определяется формулой

.

Для любых двух событий A и B справедливо:

.

События A и B называются независимыми, если . Для любых двух независимых, событий A и B справедливо: .

Формула полной вероятности. Формулы Байеса

Пусть A - произвольное событие, а события B1, B2, …, Bn - попарно несовместны и образуют полную группу событий, т.е. . Тогда имеет место следующая формула для вероятности события A - формула полной вероятности -

где P(Bk)>0, k=1, 2, …, n, A B1+ B2 + …+ Bn.

Если событие A произошло, то вероятность того, что имело место событие Bk вычисляется по формуле Байеса:

.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Способы применения теорий вероятности в практической статистике. Решение задач с применением математической статистики: теоремы появления независимых событий, формулы полной вероятности, формулы Бернулли. Постороение статистических таблиц и графиков.

    контрольная работа [637,9 K], добавлен 06.01.2009

  • Расчет вероятности совмещения событий при броске монеты и игральной кости, при поражении цели стрелком согласно теории вероятности. Анализ заданной блок-схемы и определение значения переменной. Пример составления и использования электронных таблиц.

    контрольная работа [565,1 K], добавлен 22.03.2013

  • Анализ происшествия с помощью построения дерева отказов и дерева событий. Определение последовательностей и последствий, выбор моделей и показателей надежности для базисных событий. Оценка вероятности возникновения происшествий с помощью системы Hazard.

    курсовая работа [6,2 M], добавлен 16.01.2015

  • Анализ различных подходов к определению вероятности. Примеры стохастических зависимостей в экономике. Проверка ряда гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты как один из этапов эконометрического исследования. Вариации.

    реферат [261,0 K], добавлен 17.11.2008

  • Экономическое обоснование принятия решений в условиях риска. Понятие и формулировки, методы решения проблем. Критерий Гермейера, Гурвица, Байеса-Лапласа. Решение задачи при помощи компьютера: условные, абсолютные, искомые апостериорные вероятности.

    курсовая работа [495,2 K], добавлен 09.04.2013

  • Экономика страхования, элементы теории полезности. Задача принятия решения перед лицом неопределенности. Определение ценности экономического проекта со случайным исходом как его среднего, ожидаемого значения. Актуарная стоимость случайного события.

    курс лекций [968,5 K], добавлен 11.07.2010

  • Сетевая модель и её основные компоненты. Порядок и правила построения сетевого графика. Меры по его оптимизации. Примеры введения фиктивных событий. Расчет критического пути и резервов времени работ и оценки вероятности выполнения проекта в заданный срок.

    курсовая работа [627,7 K], добавлен 06.08.2013

  • Роль статистических методов в объективной оценке количественных и качественных характеристик процесса управления. Использование инструментов качества при анализе процессов и параметров продукции. Дискретные случайные величины. Теория вероятности.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 11.01.2015

  • Определение ранних и поздних сроков совершения событий, критического пути. Расчет полного резерва времени, раннего срока наступления начального события и длительность самой работы. Способы вычисления свободных и полных резервов не критических работ.

    контрольная работа [1,9 M], добавлен 18.05.2015

  • Элементы математического анализа: производная, определенный интеграл и ряды. Арифметические операции и функции комплексной переменной. Основные понятия и определения теории вероятности, статистики и комбинаторики. Законы распределения вероятностей.

    методичка [2,9 M], добавлен 05.07.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.