Расширение поля наблюдаемых событий на s - алгебру связано с невозможностью получить основные результаты теории вероятности без понятия s - алгебры.

Определение вероятностного пространства.

Вероятностным пространством называется тройка (W, s, P), где

W - пространство элементарных событий, построенное для данного испытания;

s - s-алгебра, заданная на W - системе возможных событий, которая интересует исследователя, в результате проводимых испытаний;

P - s - аддитивная мера, т.е. s - аддитивная неотрицательная функция, аргументами которой являются аргументы из s - алгебры и удовлетворяющая трем аксиомам теории вероятности.

1. . P(A) - называется вероятностью наступления события A.

2. Вероятность достоверного события равна 1 P(W)=1.

3. Вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей

, .

k - возможно 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,..., E_m} тогда по определению . Элементарные события несовместны, тогда по третей аксиоме теории вероятности имеет место

Пусть некоторое событие AÌW состоит из k элементарных событий, тогда {E_i1, E_i2,..., E_ik}

Доказать: Если AÌB, то P(B)³P(A), B=A+C, A и C несовместны.

* Пусть B=A+C, A и B несовместны. Тогда по третей аксиоме теории вероятности P(B)=P(A+C)=P(A)+P(C) т.к. 1³P(C)³0 - положительное число, то P(B)³P(A).

Классическое определение вероятности.

Пусть W состоит из конечного числа элементарных событий и все элементарные события равновероятны, т.е. ни одному из них из них нельзя отдать предпочтения до испытания, следовательно, их можно считать равновероятными.

Тогда достоверное событие m - количество равновероятных событий

, ,

Пусть произвольное событие Тогда , т.е. событие A состоит из k элементарных событий.

Если элементарные события являются равноправными, а, следовательно, и равновероятными, то вероятность наступления произвольного события равна дроби числитель которой равен числу элементарных событий, входящих в данное, а знаменатель - общее число элементарных событий.

Условная вероятность.

P(A/B)

Условной вероятностью наступления события A, при условии события B, называется вероятность наступления события A в результате испытаний, если известно, что в это испытании произошло событие B.

Вывод формулы условной вероятности для случая равновероятных элементарных событий

Действительно, в данном испытании произошло одно из t событий, входящих в B. Все элементарные события равновероятны, следовательно, для данного испытания вероятность наступления произвольного элементарного события, входящего в B равна 1/t. Тогда по классическому определению вероятности, в данном испытании событие A произойдет с вероятностью r/t.

В общем случае доказать эту формулировку невозможно, в теории вероятности она вводится как правило. Существует лишь толкование этой формулы.

Обоснование формулы условной вероятности в общем случае.

Пусть в n_B испытаниях произошло событие B, а в n_A испытаниях произошло событие A. Найдем условную частость наступления события A при условии, что произошло событие B. Мы можем сделать это для обоснования формулы, т.к. под вероятностью наступления события понимается предел частости наступления события при условии, что серия испытаний достаточно длинная.

Условная частость

Рассматривая AB как одно событие D имеем: с другой стороны

Рассмотрим систему событий A₁, A₂,...,A_k. Покажем, что вероятность их совместного наступления равна:

Доказательство проведем по мат индукции.

Формула равна для 2 и 3 (см. ранее)

Пусть формула верна для k-1.

Введем событие B.

P(A₁A₂...A_k-1)=P(B)

P(A₁A₂...A_k)=P(A_kB)=P(B)×P(A_kB)

Независимые события.

Два события A и B называются независимыми, если P(A/B)=P(A); P(B)=P(B/A) - доказать.

В этом случае вероятность наступления двух событий A и B равна P(AB)=P(B)P(A/B)=P(A)P(B),

при этом покажем, что P(B/A)=P(B); P(AB)=P(B)P(A)=P(A)P(B/A)

События A₁A₂...A_k называются независимыми между собой, если вероятность их совместного наступления ; . Два независимых события совместны.

* Если бы события были несовместны, то P(A/B)=0 и P(B/A)=0, т.к. они независимы, то P(A/B)=P(A) и P(B/A)=P(B), т.е. утверждение “независимые события несовместны”, т.к. P(A)=0 и P(B)=0, то это утверждение неверно.

Формула сложения вероятностей.

U - достоверное событие

Покажем, что события несовместны.

* Если события несовместны, то ; ;

т.е. события несовместны.

Тогда по третей аксиоме теории вероятности

Справедливо следующее тождество на основании (1) и закона дистрибутивности

Показать самим, что все три множества попарно несовместны.

На основании первой и третей аксиомы теории вероятности получаем:

Имеет место тождество , показать самим, что несовместны

По третей аксиоме:

Для экзамена доказать самим формулу суммы произвольного числа событий

Формула полной вероятности.

Рассмотрим систему A из k попарно несовместных событий.

B₁, B₂, ..., B_k

Пусть дано событие A, удовлетворяющее равенству A=B₁A+B₂A+...+B_kA.

Показать, что события B₁A, B₂A, B_kA попарно несовместны. B_iAB_jA=B_iB_jAA=VAA=V

Найти вероятность наступления события A. Любое событие входящее в A, обязательно входит в некоторое, но одно B_i, т.к. B₁, B₂, ..., B_k образуют полную группу.

Т.к. B₁, B₂, ..., B_k несовместны, то по третей аксиоме теории вероятности имеем:

; т.е.

Например: Имеются урны трех составов

1	5 урн	6 белых и 3 черных шара
2	3 урны	10 белых и 1 черный
3	7 урн	0 белых и 10 черных

Все шары в каждой урне перемешаны.

Испытание - извлекается шар. Какая вероятность того, что при этом будет извлечен белый шар.

B₁ - Вытащить любой шар из урны 1.

B₂ - Вытащить любой шар из урны 2.

B₃ - Вытащить любой шар из урны 3.

A - Извлечь белый шар.

A=B₁A+B₂A+B₃A

B₁, B₂, B₃ - попарно несовместны.

Формула полной вероятности: P(A)=P(B₁)P(A/B₁)+P(B₂)P(A/B₂)+P(B₃)P(A/B₃)

P(B1)=1/3	P(A/B1)=6/9=2/3
P(B2)=1/5	P(A/B2)=10/11
P(B3)=7/15	P(A/B3)=0

P(A)=1/3×2/3+1/5×11/10+7/15×0=2/9+2/11=40/99»0.4

Формула Байеса.

Постановка задачи та же, но решаем обратную задачу.

Проводится испытание, в результате которого произошло событие A. Какова вероятность того, что в этом испытании произошло событие B_i.

Условные вероятности называются апостериорными, а безусловные - априорными вероятностями.

P(AB_i)=P(A)P(B_i/A)=P(B_i)P(A/B_i)

Откуда,

Таким образом, формула Байеса:

Композиция испытаний.

Имеется вероятностное пространство, которое порождает испытание 1.

где E_i, i=1, ..., m₁ - пространство элементарных событий в результате испытания.

P(E_i), i=1, ..., m₁ - вероятности элементарных событий.

Испытание 2 порождает вероятностное пространство вида

P(E_i), P(Q_j) - разные вероятностные меры.

Композицией двух испытаний называется сложное испытание, состоящее в поведении первого и второго испытания.

Композиция испытаний порождает вероятностное пространство вида:

E_iQ_j - композиционное событие.

В общем случае по P(E_i) и P(Q_j) найти P(E_iQ_j) невозможно.

Рассмотрим один частный случай, когда это можно сделать.

Два испытания называются независимыми, если различные исходы обоих испытаний определяются несвязанными между собой случайными факторами.

Из определения независимости испытания вытекает, что условные частости наступления события в одном испытании, при условии, что во втором испытании произошло фиксированное число событий равны безусловным частостям, если они существуют.

Пусть испытания независимы. В результате проведения первого испытания произошло элементарное событие E_i, в результате второго испытания может произойти все что угодно.

Тогда сложное событие, определяющее исход первого и второго испытания имеет вид:

и равно сумме комбинаций исходов первого и второго испытаний.

Вероятность сложного события A.

, т.е. результаты второго испытания не зависят от результатов первого.