Теорема умножения вероятностей

Теорема умножения вероятностей.

Два события считаются независимыми, если вероятность одного из них не зависит от появления или не появления другого события. Независимые события имеют место при повторном отборе, когда отобранная в первом испытании единица после регистрации исхода испытания возвращается в генеральную совокупность. Вероятность совместного появления двух независимых событий Е1 и Е2 равна произведению их вероятностей. n(E1) – число исходов благоприятных событию Е1; n(E2) – число исходов благоприятных событию Е2; n1 – число исходов благоприятных и неблагоприятных событию Е1; n2 - число исходов благоприятных и неблагоприятных событию Е2. Поскольку каждый конкретный результат испытания может осуществиться в комбинации с любым другим возможным результатом испытания, вероятность совместного появления событий Е1 и Е2 можно определить по формуле: Несколько событий называются совместно независимыми или независимыми в совокупности, если каждая из них и любая комбинация из них содержащая либо все остальные события, либо часть из них – есть события независимые.

Е1 Е2 Е3 Е1 и Е2 – независимы; Е1 и Е3 – независимы; Е2 и Е3 - независимы; Е1 и Е2Е3 – независимы; Е2 и Е1Е3 – независимы; Е3 и Е1Е2 - независимы.

Попарная независимость событий не означает их независимость совокупности, однако независимость событий в совокупности обуславливает их попарную независимость. Вероятность совместного появления нескольких событий независимых в совокупностях равна произведению вероятностей этих событий.

Так же доказывается по методу математической индукции (то есть последовательным делением на пары), Вероятность появления хотя бы одного из независимых в совокупности событий равна разности между 1 и произведением вероятностей противоположных событий. Произведение вероятностей противоположных событий позволяет определить вероятность их совместного появления, то есть вероятность того, что не произойдет ни одного из событий. Но совместное появление противоположных событий и какого-либо из событий - составляют полную группу, при этом сумма вероятностей таких событий равна 1. Пример: Вероятность приобретения женского платья составляет 0,09. =0,09 =0,03 (пальто) =0,02 (плащи) Какова вероятность, что посетитель купит хотя бы одну из этих вещей? Если события равновероятны, то есть = = , то равновероятные и противоположные им события q1=q2=…=qm, тогда вероятность появления хотя бы одного из этих событий. Два события считаются зависимыми, если вероятность появления одного из них зависит от появления или не появления другого события.

Такие события (зависимые) имеют место при бесповторном отборе (по схеме невозвращаемого шара), когда отобранная единица обратно в генеральную совокупность не возвращается.

С зависимыми событиями связана условная вероятность. Условной вероятностью называется вероятность события Е, исчисленная в предположении, что событие Е1 уже наступило. Пример: Из колоды вынута карта «дама». Какова вероятность, что она будет черной масти. , где - число исходов благоприятствующих совместному появлению событий Е и Е1, - число исходов благоприятствующих появлению события Е1. Зная числа элементарных исходов всегда можно рассчитать условную вероятность.

Пример: Вынута карта красной масти, какова вероятность, что это «дама»? Если события Е и Е1 неравновероятны, то. Непосредственный подсчет условной вероятности требует знания конечного числа исходов, поэтому более приемлемым на практике является расчет условной вероятности по формуле: , где - вероятность совместного наступления событий Е и Е1; - вероятность наступления события Е1. Данная формула не требует знания конечного числа исходов, хотя является полным аналогом, по сути, предыдущей формуле. Вероятность совместного появления двух зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, исчисленную в предположении, что первое событие уже произошло.

Если, то. Пример: Вероятность брака при поставке женской одежды составляет 0,015. Определить вероятность того, что проверенные наугад 2 платья из партии в 200 шт окажутся стандартными. q=0,015 N=200 Вероятность стандартных платьев ; Количество стандартных платьев Вероятность совместного появления нескольких зависимых событий равна произведению вероятности первого из них на условные вероятности остальных, исчисленные в предположении, что это и все предшествующие события уже произошли. 6.