Приборостроение. М. А. Бабаев. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: М. А. Бабаев
Издательство:
Серия: Шпаргалки
Жанр произведения: Техническая литература
Год издания: 0
isbn: 978-5-699-25220-6
Скачать книгу
зависимым.

      4. Условная и полная вероятности

      Условная вероятность – такая вероятность события А, которая вычислена при предположении, что событие Д произошло: при этом события А и В являются зависимыми, они обозначаются как Р(А /В) или Р(А)В.

      Совместное (одновременное или последовательное) появление нескольких независимых событий А, В, С, Fназывается сложным событием. Вероятность сложного события определяется путем умножения вероятностей составляющих его событий.

      Р (АиВиСи…иF)= Р(А) × Р(В)А × Р (САВ) ×… × Р(F)АВС.

      В случае независимости событий (8) выглядит следующим образом.

      Р (АиВиСи…иF)= Р (А) × Р (В) × Р (С) × … × Р (f).

      Формула, которую привели выше, справедлива, если события А или В или С несовместимы. В случае их совместимости формула выглядит следующим образом:

      Р(А ν В ν С)=Р(А) + Р(В) + Р(С) – Р(АиВиС).

      Р (АиВиС)= Р (А) × Р(В) × Р (С)

      С учетом этого получим

      Р (А ν В ν С)=Р (А) + Р (В) + Р (С) – Р (А) × Р (В) × Р (С).

      Теперь, после некоторого ознакомления с арифметическими операциями над вероятностями, можно привести формулу полной вероятности

      В формуле предполагается, что событие А может произойти только с одним из n несовместимых событий B1….,Bn, то есть группа событий А и B1, или А и B2 и т. д. Любая группа из этого ряда равносильна появлению события А.

      Пример 2. Пусть события D, Е, F независимые. Какова будет вероятность событий трех извлечений подряд небракованных деталей при условии, что выборка повторная.

      Решение. При данном условии после извлечения каждый раз бракованной детали, а больше одной детали нельзя извлечь, количество бракованных деталей с каждым разом уменьшается на единицу. В третий раз будет извлечена последняя бракованная деталь.

      5. Распределение случайных величин

      Затрагивая вопрос о вероятности некоторого события, нельзя не говорить о закономерностях появления случайных величин.

      Чтобы упростить ситуацию, эти величины делят на:

      1) прерывные (дискретные) – например, количество некоторой продукции, не отвечающее установленным стандартам;

      2) непрерывные – например, единицы той же продукции, которые имеют неодинаковые параметры, но эти параметры находятся в пределах границ предельно допустимого.

      Зависимость между возможными значениями случайных величин и их вероятностями, выраженными конкретным способом, называется законом распределения случайных величин.

      Для того, чтобы установить математическую форму этого закона, предположим, что дискретная случайная величина х может принимать значения х1, x2, x3…, хi…., xk, и пусть каждому из этих значений соответствует вероятность Px. Тогда ряд вероятностей, соответствующих значениям случайной величины х, будет иметь следующий вид Px,Px1,Px2,…,Pxi,…,Pxk.

      Очевидно, что вероятность Px является некоторой функцией от переменной х и имеет вид: Px = f(х), где x = xi, i = 1, 2…, k.

      Рассмотрим поведение этой функции для вышеприведенных двух видов случайных величин.

      1. Случайная