3. Формулы умножения и сложения вероятностей

 

3.1 Основные формулы комбинаторики

Комбинаторика изучает количества комбинаций, подчиненных определенным условиям, которые можно составить из элементов, безразлично какой природы, заданного конечного множества. При непосредственном вычислении вероятностей часто используют формулы комбинаторики. Приведем наиболее употребительные из них.

Перестановками называют комбинации, состоящие из одних и тех же n различных элементов и отличающиеся только порядком их расположения. Число всех возможных перестановок

 

Pn = n!,

где n! =1*2*3… n.

Заметим, что удобно рассматривать 0!, полагая, по определению, 0! = 1.

Пример. Сколько трехзначных чисел можно составить из цифр 1, 2, 3, если каждая цифра входит в изображение числа только один раз?

Решение. Искомое число трехзначных чисел

Р3 = 3! =1*2*3 = 6.

Размещениями называют комбинации, составленные из n различных элементов по m элементов, которые отличаются либо составом элементов, либо их порядком. Число всех возможных размещений:

 

Amn = n (n-1) (n-2) … (n-m+1).

Пример. Сколько можно составить сигналов из 6 флажков различного цвета, взятых по 2?

Решение. Искомое число сигналов: А26 = 6*5 = 30.

Сочетаниями называют комбинации, составленные из n различных элементов по m элементов, которые отличаются хотя бы одним элементом. Число сочетаний

 

Cmn = n! / (m! (n-m)!).

Пример. Сколькими способами можно выбрать две детали из ящика, содержащего 10 деталей?

Решение, Искомое число способов: С210 = 10! / (2!*8!) = 1*2*3*4*5*6*7*8*9*10 / 1*2* 1*2*3*4*5*6*7*8 = 45.

Подчеркнем, что числа размещений, перестановок и сочетаний связаны равенством

 

Amn = Pm* Cmn.

При решении задач комбинаторики используют следующие правила:

Правило суммы. Если некоторый объект А может быть выбран из совокупности объектов m способами, а другой объект В может быть выбран n способами, то выбрать либо А, либо В можно m+n способами.

Правило произведения. Если объект А можно выбрать из совокупности объектов m способами и после каждого такого выбора объект В можно выбрать n способами, то пара объектов (А, В) в указанном порядке может быть выбрана m*n способами.

3.2 Примеры вычисления вероятностей

Пример 1. Набирая номер телефона, абонент забыл одну цифру и набрал ее наудачу. Найти вероятность того, что набрана нужная цифра.

Решение. Обозначим через А событие – набрана нужная цифра. Абонент мог набрать любую из 10 цифр, поэтому общее число возможных элементарных исходов равно 10. Эти исходы несовместны, равновозможны и образуют полную группу. Благоприятствует событию А лишь один исход (нужная цифра лишь одна). Искомая вероятность равна отношению числа исходов, благоприятствующих событию, к числу всех элементарных исходов:

Р (А) =1/10.

Пример 2. Набирая номер телефона, абонент забыл последние две цифры и, помня лишь, что эти цифры различны, набрал их наудачу. Найти вероятность того, что набраны нужные цифры.

Решение. Обозначим через В событие – набраны две нужные цифры. Всего можно набрать столько различных цифр, сколько может быть составлено размещений из десяти цифр по две, т.е. А210= 10*9 = 90. Таким образом, общее число возможных элементарных исходов равно 90. Эти исходы несовместны, равновозможны и образуют полную группу. Благоприятствует событию В лишь один исход. Искомая вероятность равна отношению числа исходов, благоприятствующих событию, к числу всех элементарных исходов:

Р (В) = 1/90.

Пример 3. Указать ошибку «решения» задачи: «Брошены две игральные кости. Найти вероятность того, что сумма выпавших очков равна 4 (событие А)».

Решение. Всего возможны 2 исхода испытания: сумма выпавших очков равна 4, сумма выпавших очков не равна 4. Событию А благоприятствует один исход: общее число исходов равно двум. Следовательно, искомая вероятность:

Р (А) =1/2.

Ошибка этого решения состоит в том, что рассматриваемые исходы не являются равновозможными.

Правильное решение. Общее число равновозможных исходов испытания равно 6*6 = 36 (каждое число выпавших очков на одной кости может сочетаться со всеми числами очков другой кости). Среди этих исходов благоприятствуют событию А только 3 исхода: (1; 3), (3; 1), (2; 2) (в скобках указаны числа выпавших очков). Следовательно, искомая вероятность:

Р (А) = 3/36 = 1/12.

Пример 4. В партии из 10 деталей 7 стандартных. Найти вероятность того, что среди шести взятых наудачу деталей 4 стандартных.

Решение. Общее число возможных элементарных исходов испытания равно числу способов, которыми можно извлечь 6 деталей из 10, т.е. числу сочетаний из 10 элементов по 6 элементов (C610).

Определим число исходов, благоприятствующих интересующему нас событию А (среди шести взятых деталей 4 стандартных). Четыре стандартные детали можно взять из семи стандартных деталей С47 способами; при этом остальные 6 – 4 = 2 детали должны быть нестандартными; взять же 2 нестандартные детали из 10 – 7 = 3 нестандартных деталей можно С23 способами. Следовательно, число благоприятствующих исходов равно: С4723.

Искомая вероятность равна отношению числа исходов, благоприятствующих событию, к числу всех элементарных исходов:

Р (А) = (С4723) / С610 = ½.


Заключение

Итак, подводя итог вышесказанному подчеркнем следующее. Случайным событием называется событие, при определенных условиях может либо произойти, либо не произойти. Эти события могут многократно наблюдаться при осуществлении одних и тех же условий. Так вот теория вероятностей как раз и изучает вероятностные закономерности массовых однородных событий.

Существует несколько определений вероятности. Классическое определение вероятности связано с понятием благоприятствующего исхода. Исход называется благоприятствующим данному событию, если его появление влечет за собой наступление этого события. Вероятностью же события называют отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных исходов, образующих полную группу (о том что такое полная группа мы говорили ранее). Это определение имеет свой недостаток, потому что в нем подразумевается, что число элементарных исходов испытания конечно. На практике же часто встречаются испытания, число возможных исходов которых бесконечно, с этим и связано другое определение – статистическое, при котором события принимают относительную частоту или число, близкое к ней.

При вычислении вероятностей используют определенные формулы. Например, перестановки, размещения или сочетания. С помощью этих формул можно произвести многие вычисления вероятностей и решить любую задачу, что мы и сделали выше.


Список использованной литературы

 

1. Информатика и математика для юристов / Под ред. Х.А. Андриашина и др. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2003.

2. Виленкин И.В., Гробер В.М. Высшая математика для студентов экономических, технических и естественно-научных специальностей вузов. Ростов – на – Дону: Феникс, 2004. – 416 с.;

3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов / В.Е. Гмурман – М.: Высшая школа, 2003. – 479 с.;

4. Высшая математика для экономистов / Под ред. Н.Ш. Кремера и др. – М.: Биржи и банки, 1998 – 356 с.;

5. Общий курс высшей математики для экономистов: Учебник / под ред. В.И. Ермакова. – М.: ИНФРА – М, 2005. – 656 с. – (Высшее образование).


Информация о работе «Аксиоматика теории вероятностей»
Раздел: Математика
Количество знаков с пробелами: 24510
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
66135
2
3

... понятия вероятности задача некоторой несостоятельности классического определения вероятности была решена. Однако наблюдаются попытки дать трактовку вероятности с более широких позиций, в том числе и с позиций теории информации. 2. Динамика развития понятия математического ожидания   2.1 Предпосылки введения понятия математического ожидания Одним из первых приблизился к определению понятия ...

Скачать
59066
6
49

... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...

Скачать
125259
9
8

... {ξn (ω )}¥n=1 . Поэтому, во-первых, можно говорить о знакомой из математического анализа (почти) поточечной сходимости последовательностей функций: о сходимости «почти всюду», которую в теории вероятностей называют сходимостью «почти наверное». Определение 46. Говорят, что последовательность с. в. {ξn } сходится почти наверное к с. в. ξ при n ® ¥ , и пишут: ξn ...

Скачать
24036
5
6

... бесконечное число. Следствие: Вероятность невозможного события равна 0. По определению суммы имеет место неравенство W+V=W. W и V несовместные события. По третей аксиоме теории вероятности имеем: P(W+V)=P(Q)=P(U)=1 P(W)+P(V)=P(W) 1+P(V)=1 P(V)=1 Пусть W состоит из конечного числа элементарных событий W={E1, E2,..., Em} тогда по определению . Элементарные события несовместны, тогда по ...

0 комментариев


Наверх