рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Вероятность события

Вероятность события - раздел Финансы, Математические модели финансовой математики носят вероятностный характер Вероятностью Появления События АНазывают Отношение Чи...

Вероятностью появления события Аназывают отношение числа исходов, благоприятствующих наступлению этого события, к общему числу всех единственно возможных и несовместных элемен­тарных исходов.

Обозначим число благоприятствующих событию А исходов через М, а число всех исходов — N:

P(A)=M/N,

где М — целое неотрицательное число, 0 £ М £ N.

Другой тип объективной вероятности определя­ется исходя из относительной частоты (частости) появления события. Например: если некоторая фирма в течение времени провела опрос 1 000 покупателей нового сорта напитка и 20 из них оценили его как вкусный, то мы можем оценить вероятность того, что потребителям понравится новый напиток как 20/1 000 = 0,02. В этом примере 20 — это час­тота наступления события, а 20/1 000 = 0,02 — это относительная частота.

Относительной частотой событияназывается от­ношение числа испытаний т, при которых собы­тие появилось, к общему числу проведенных ис­пытаний п.

W(A) == т/п

где т — целое неотрицательное число, 0 £ т£ п.

Статистической вероятностью события Аназы­вается относительная частота (частость) этого со­бытия, вычисленная по результатам большого числа испытаний. Будем обозначать ее Р*(А). Сле­довательно,

При очень большом числе испытаний статисти­ческая вероятность приближенно равна классичес­кой вероятности, т. е.

Для определения вероятности выпадения 1 или 2 при подбрасывании кости нам необходимо только знать «модель игры», в данном случае — кость с 6 гранями. Мы можем определить наши шансы теоретически, без подбрасывания кости, это априорная (доопытная) вероятность. Во втором примере мы мо­жем определить вероятность только по результатам опыта, это — апостериорная (послеопытная) веро­ятность. То есть классическая вероятность — апри­орная, а статистическая — апостериорная.

Какой бы вид вероятности ни был выбран, для их вычисления и анализа используется один и тот же набор математических правил.

Свойства вероятности, вытекающие из классического определения.

1. Вероятность достоверного события равна 1, т. е. P(W) =1.

Действительно, если событие А =W, то М = N, значит, Р(W) = N/N = 1.

2. Если событие невозможное, то его вероятность равна 0, т. е. Р(Æ)= 0.

Если А = Æ, то оно не осуществится ни при од­ном испытании, т. е. М = 0 и Р(Æ) = 0/N = 0.

3. Вероятность случайного события есть поло­жительное число, заключенное между 0 и 1, т. е. 0£ Р(А) £ 1.

4. Сумма вероятностей противоположных собы­тий равна 1, т. е. Р(А) + Р() = 1. В самом деле,

Р() = 1 - P(A), следовательно, Р(А)+Р()=1.

Например, если вероятность извлечения туза из колоды, состоящей из 52 карт, равна 4/52, то вероятность извлечения карты, не являющейся тузом, равна1 - 4/52=48/52

 

При нахождении вероятности классическим способом часто используются формулы комбинаторики.

2. Комбинаторика

При решении задач, заключающихся в определении вероятности, наибольшую трудность представляет подсчет общего числа элементарных исходов, общих и благоприятствующих данному событию. В этом случае полезно обратиться к формулам и правилам комбинаторики.

Комбинаторика происходит от латинского слова «combinatio» — соединение.

Группы, составленные из каких-либо предметов (например, кубиков, букв, чисел и т.п.), называются соединениями (комбинациями, подмножествами, выборками). Предметы, из которых состоят соединения, называются элементами.

Одной из задач комбинаторики является составление различных комбинаций из элементов конечного множества и изучение способов пересчета таких комбинаций, удовлетворяющих тем или иным условиям.

Условно комбинаторика делится на две части:

1) Пусть имеется n различных элементов а1, а2, …аn. Каждый из этих элементов в комбинацию может войти один раз. Это комбинаторика без повторений.

2) Дано n типов элементов: «мешок» элементов типа а1, типа а2, типа а3 и т.д. В каждую комбинацию может войти несколько элементов одного типа. Либо имеется n различных элементов а1, а2, …аn. При этом элемент после выбора снова возвращается в группу. Это комбинаторика с повторениями.

Важнейшими характеристиками комбинаций являются: 1) состав, входящих в них элементов; 2) порядок вхождения элементов в комбинацию.

Различают три типа соединений: размещения, перестановки, сочетания.

При решении задач на нахождение количества комбинаций необходимо:

1) определить тип элементов, входящих в комбинацию;

2) определить, что нас интересует в комбинации: состав элементов, порядок их вхождения в комбинацию или и то, и другое;

3) определить тип соединения и выбрать соответствующую формулу для расчета.

При решении задач на подсчет числа комбинаций в комбинаторике применяются два правила: правило сложения и правило умножения.

Правило сложения: Если элемент А1 может быть выбран n1 способом, элемент А2 – другими n2 способами, А3 – отличными от первых двух n3 способами и т.д., Ак –nk способами, отличными от первых (k-1), то выбор одного из элементов: или А1, или А2, или А3, … или Ак может быть осуществлен n1+n2+n3+…+Ак способами.

Правило произведения: Если элемент А1 может быть выбран n1 способами, после каждого такого выбора А2 может быть выбран n2 способами и т.д., после каждого (k-1) элемент Аk может быть выбран nk способами, то выбор элементов А1, А2,…, Ак в указанном порядке может быть осуществлен n1n2…nk способами.

Размещения.

Размещениями из n элементов по k в каждом называются такие комбинации, которые характеризуются и порядком и составом входящих в них элементов.

Обозначения и формулы вычисления.

- число размещений из n по k без повторений.

- число размещений из элементов n типов по k с повторениями.

Сочетания.

Сочетаниями из n элементов по k в каждом называются такие комбинации, которые характеризуются только составом входящих в них элементов.

Обозначения и формулы вычисления.

, где 0≤ k ≤ n- число сочетаний из n по k без повторений.

- число сочетаний из элементов n типов по k с повторениями.

Перестановки.

Перестановками из n элементов называются такие комбинации, которые характеризуются только порядком входящих в них элементов при фиксированном в них составе.

Обозначения и формулы вычисления.

Число перестановок из n элементов это то же самое, что число размещений из n элементов по n в каждом, поэтому

Pn = n·(n-1)·(n-2)…2·1= n! —число перестановок из n без повторений.

- число перестановок с повторениями из k1 элементов первого типа, k2 элементов второго типа, … kn элементов n типа.

Замечание.Между размещениями, сочетаниями и перестановками можно установить связь по следующей формуле

Геометрическое определение вероятности.

Пусть в результате испытания возможно бесконечное число исходов. При этом исходы несовместны и ни один из них не имеет преимущества перед другими. Для решения задачи о вероятности используется геометрическая интерпретация вероятности. В данном случае Ω представляет собой подмножество пространства R1(числовой прямой), R2(плоскости), Rn (n-мерного евклидова пространства). В пространстве R1 в качестве подмножеств будем рассматривать лишь промежутки или их объединения, то есть подмножества, которые имеют длину, в пространстве R2 — площадь, в R3 — объем и т.д.

Под мерой μ(А) подмножества А будем понимать его длину, площадь или объем в зависимости от того, какому пространству принадлежит Ω. Будем считать, что пространство элементарных исходов Ω имеет конечную меру, а вероятность попадания «случайно брошенной» точки в любое подмножество Ω пропорциональна мере этого подмножества и не зависит от его расположения и формы.

Вероятностью события А в этом случае называется число Р(А), равное отношению меры множества А к мере множества Ω:

Геометрическое определение вероятности сохраняет свойства, рассмотренные в классической схеме.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Математические модели финансовой математики носят вероятностный характер

Тема Элементы теории вероятностей... Математические модели финансовой математики носят вероятностный характер...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Вероятность события

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Зависимые и независимые события
Вероятность суммы двух событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их со­вместного наступления Р(А + В) = Р(А) + Р(В) - Р(АВ). Для

Формула полной вероятности и формула Байеса
Часто мы начинаем анализ вероятностей, имея предварительные, априорные значения вероятнос­тей интересующих нас событий. Затем из источни­ков информации, таких как выборка, отчет, опыт и т. д

Случайные величины и законы их распределения
Понятие случайной величины и их классификация. Величину называют случайной, если в результате испытания она примет лишь одно возможное значение, заранее неизвестное

Числовые характеристики дискретной случайной величины.
Числовыми характеристиками дискретной случайной величины являются меры положения – характерные точки. Вокруг которых группируются значения, принимаемые случайной величиной и меры рассеивания – пара

Биномиальное распределение.
Рассмотрим последовательность n идентичных повторных испытаний, удовлетворяющих следующим условиям: 1) Каждое испытание имеет 2 исхода, называемые успех и неуспех; это – взаимно несовместн

Гипергеометрическое распределение.
В задачах контроля продукции часто применяется гипергеометрическое распределение, которое описывается следующей математической моделью. Пусть во множестве из N элементов содержится

Распределение Пуассона.
Закон Пуассона называют законом редких событий, поскольку он проявляется там, где производится большое число испытаний, в каждом из которых с малой вероятностью происходит «редкое» событие. Наприме

Числовые характеристики НСВ.
1) Для нахождения Мо НСВ необходимо проверить критическую точку функции плотности распределения (если таковая есть) на максимум и принадлежность соответствующему промежутку на котором f(x) задается

Нормальное распределение.
Нормальное (Гауссово) распределения было открыто тремя учеными в разное время: Муавром в 1737 г. в Англии, Гауссом в 1809 г. в Германии и Лапласом в 1812 г. во Франции. Оно возникает обычн

Равномерное распределение (прямоугольное)
Равномерным называется такое распределение случайной величины. Все значения которых лежат на н

Экспоненциальное распределение
Аналогом закона Пуассона для НСВ служит показательный (экспоненциальный) закон, функция плотности распределения которого имеет вид:

Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.
На практике сложно сказать какое конкретное значение примет случайная величина, однако, при воздействии большого числа различных факторов поведение большого числа случайных величин практически утра

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги