Теорема (формула полной вероятности).
Занятие 3.Условные вероятности и независимые события.
Условные вероятности.
Пусть произведено испытаний (экспериментов, наблюдений), пусть событие произошло раз, событие произошло раз, а оба события произошли в случаях. Наряду с - относительной частотой наступления события вычислим - относительную условную частоту наступления события , при условии, что произошло событие . Поскольку относительная частота колеблется вокруг вероятности события , получаем, что и .
Определение. Условная вероятность события при условии, что событие произошло, определяется формулой , где .
Зафиксируем событие и наряду с рассмотрим - условное вероятностное пространство. Здесь множество элементарных исходов сужено до , система подмножеств является алгеброй, и по определению положим .
Условная вероятность удовлетворяет всем аксиомам и свойствам (безусловной) вероятности.
1. .
2. .
3. Если - объединение попарно несовместных событий из , то .
Теорема умножения. Вероятность совместного наступления двух событий равна вероятности одного из них, умноженной на условную вероятность другого при условии, что первое событие наступило: .
Обобщая этот результат для вероятности произведения любого числа событий, получим: .
Пример 1.В урне белых и зеленых шаров. Опыт состоит в извлечении одного за другим двух шаров, причем: а) шары возвращаются; б) шары не возвращаются. Найдите вероятность извлечения двух зеленых шаров.
Решение.
а) ;
б) .
Пример 2.Подбрасываются три игральные кости. Наблюдаемые события: , . Найти и .
Решение. По определению , .
Вычислим эти вероятности. Всего в опыте возможно исходов. Вычислим : , .
Рассмотрим .
Тогда , , .
Рассмотрим .
, , .
Окончательно , .
Формулы полной вероятности и Байеса
Определение.Совокупностьсобытий называется полной группой событий, если , , . Сами события при этом называются гипотезами.
Теорема (формула полной вероятности).
Если - полная группа событий, то для любого события имеет место формула .
Доказательство. В условиях теоремы всякое событие можно разбить в сумму попарно несовместных событий : (см. рис.). Следовательно, . Каждое слагаемое можно расписать по формуле умножения .
Пример 3. В урне №1 имеется 6 белых и 2 черных шара, а в урне №2 - 4 белых и 4 черных. Из урны №1 в урну №2 наугад перекладывается один шар, после чего из урны №2 наугад выбирается шар. Какова вероятность, что будет выбран белый шар?
Решение. Пусть событие . Рассмотрим гипотезы: , .
Тогда , а . Вычислим условные вероятности:
, так как в урне номер два при гипотезе стало 5 белых шаров из 9, , так как при гипотезе число белых осталось равно 4 из 9.
Следовательно .
Теорема (формула Байеса).
Пусть гипотезы , , образуют полную группу событий и . Тогда имеет место формула: .
Доказательство. По формуле умножения вероятностей
, откуда после деления на вероятность
и получается формула Байеса.
Вероятности называются апостериорными (вычисленными после опыта) вероятностями гипотез , в отличие от вероятностей , называемых априорными (известными до проведения опыта). То есть результат опыта (осуществление или неосуществление события ) позволяет уточнить вероятности гипотез.
Пример 4.Группа состоит из отличников, хорошистов и слабых учеников. Отличники на предстоящем экзамене могут получить только отличные оценки, хорошисты с равной вероятностью "хорошо", "отлично" или "удовлетворительно", а остальные с равными вероятностями "удовлетворительно" и "неудовлетворительно". Для сдачи экзамена наугад вызывается один ученик. С какой вероятностью он получит "хорошо" или "отлично" (событие )?
Решение. Рассмотрим три гипотезы: , , .
Тогда , , .
Найдем условные вероятности: , , . Тогда .