86429 (Дослідження розвитку теорії ймовірності), страница 3

2016-07-29СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Дослідження розвитку теорії ймовірності", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "математика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "математика" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "86429"

Текст 3 страницы из документа "86429"

Якщо перетинання послідовності подій порожньо, то .

Аксіоматика Колмогорова сприяла тому, що теорія ймовірностей остаточно зміцнилася як повноправна математична дисципліна.

Простеживши динаміку розвитку й формування поняття ймовірності можна зробити висновок, що воно вироблялося складними шляхами. Математики й філософи, політики й просто захоплені теорією ймовірностей учені намагалися наділити поняття ймовірності в конкретну форму. Даючи правильні й помилкові визначення поняттю ймовірності, вони маленькими кроками просувалися до вірного рішення цього питання. Але навіть у добре й правильно сформульованих варіантах класичного визначення ймовірності можна виявити пробіли й недогляди. Наприклад, майже у всіх даних варіантах класичного визначення відсутнє умова кінцівки числа рівно можливих подій, тобто умова, що . Можливо ця умова не обмовлялася, але малося на увазі. З побудовою системи аксіом для визначення поняття ймовірності задача деякої неспроможності класичного визначення ймовірності була вирішена. Однак спостерігаються спроби дати трактування ймовірності з більше широких позицій, у тому числі й з позицій теорії інформації.


2. Динаміка розвитку поняття математичного очікування

2.1 Передумови введення поняття математичного очікування

Одним з перших наблизився до визначення поняття математичного очікування Д. Кардано у своїй роботі «Книга про гру в кості». Він визначив умови необразливої гри, які можна побачити на наступному прикладі Кардано: кидаються дві гральні кістки. «Якщо, стало бути, хто-небудь заявить, що він бажав би одержати 1, 2 або 3, то ти знаєш, що для цього є 27 шансів, а тому що вся серія складається з 36, то залишається 9 кидань, у яких ці числа окулярів не випадуть; таким чином, ці числа будуть перебувати в потрійному відношенні. Отже, при чотирьох киданнях три випадання будуть сприятливі 1, 2 або 3, і тільки один раз не вийде жодного із трьох зазначених чисел окулярів. Якщо той, хто чекає випадання одного із трьох зазначених чисел окулярів, поставить три асів (давньоримські мідні монети), а другий один, то спочатку перший виграє тричі й одержить три асів, а потім другий виграє один раз і одержить три асів; таким чином, у загальному підсумку чотирьох кидань шанси їх завжди зрівняються. Стало бути, такі умови розрахунку в грі - правильні; якщо ж другий з них поставить більше, те йому доведеться боротися в грі на нерівних умовах і зі збитком для себе; а якщо він поставить менше, те з баришем.» Однак Кардано розуміє, що ці твердження справедливі тільки тоді, коли гра буде тривати досить довго [1].

2.2 Введення поняття математичного очікування і його подальший розвиток

Звернемося до роботи Х. Гюйгенса «Про розрахунок в азартних іграх». Книга складається із введення й 14 пропозицій. Розглянемо перші три пропозиції [1].

Пропозиція 1: «Якщо я маю рівні шанси одержання a або b, те це мені коштує «.

Пропозиція 2: «Якщо я маю рівні шанси на одержання a, b або c, те це мені коштує стільки ж, як якби я мав .

Пропозиція 3: «Якщо число випадків, у яких виходить сума a, дорівнює p і число випадків, у яких виходить сума b, дорівнює q, і всі випадки однаково легко можуть відбутися, то вартість мого очікування дорівнює .

По суті Гюйгенс тут так визначає математичне очікування. Він фактично вперше вводить поняття математичного очікування й використовує його. Математичне очікування є узагальненням поняття середньої арифметичної. Середня арифметична широко застосовувалася в торгівлі й промисловості для визначення середніх цін, середнього прибутку й т.п.

Термінологія Гюйгенса в теорії ймовірностей несе на собі відбиток комерційної термінології. Він уважає, що математичне очікування - це ціна шансу на виграш у необразливій грі й доходить висновку, що справедлива ціна - є середня ціна. Він обчислює «за яку справедливу ціну я міг би поступитися своє місце в грі іншому». Сам Гюйгенс не називає математичне очікування очікуванням, воно в нього фігурує як вартість шансу. Уперше термін «очікування» з'являється в перекладі роботи Гюйгенса Францем ван Схоутеном.

Робота Х. Гюйгенса дуже вплинула на Я. Бернуллі. До пропозицій 1, 2 і 3 Гюйгенса Бернуллі робить велика примітка.

«Автор цього трактату викладає ...у цьому й двох наступних пропозиціях основний принцип мистецтва припущень. Тому що дуже важливо, щоб цей принцип був добре зрозумілий, то я спробую довести його за допомогою вирахувань більше звичайних і більше доступних всім, виходячи винятково з тієї аксіоми, або визначення, що кожний повинен очікувати або припускає очікувати стільки скільки він неминуче одержить.

Слово «очікування» тут не повинне розумітися в його звичайному змісті, відповідно до якого «очікувати» або «сподіватися» ставиться до події найбільш сприятливому, хоча може відбутися найгірше для нас; потрібно розуміти під цим словом надію, що ми маємо на одержання кращого, зменшеним страхом гіршого. Так що вартість нашого очікування завжди означає щось середнє між кращим, на що ми сподіваємося, і гіршим, чого ми боїмося...»

Після розгляду пропозиції 3 Бернуллі відзначає наступне: «З розгляду ...очевидно, що є велика подібність із правилом, називаним в арифметиці правилом товариства, що складається в знаходженні ціни суміші, складеної з певних кількостей різних речей з різною ціною. Або, скоріше, що обчислення є абсолютно однаковими. Так, подібно тому, як сума добутків кількостей речовин, що змішуються, на їхні відповідні ціни, розділена на суму речовин, дає шукану ціну, що завжди перебуває між крайніми цінами, також сума добутків випадків на відповідно принесені ними вигоди, розділена на число всіх випадків, указує вартість очікування, що внаслідок цього завжди є «середньою між найбільшою й найменшою із цих вигід».

Це досить гарне пояснення математичного очікування і його зв'язку зі зваженої середньої арифметичної [1].

У середині й у другій половині XVIII в. багато вчених займалися питаннями пов'язаними з теорією ймовірностей. Насамперед, це ставиться до математиків, з яких можна виділити Д. Бернуллі (1700–1778 р.). Найбільш відомою роботою Д. Бернуллі по теорії ймовірностей є «Досвід нової теорії міри випадку» (1738 р.), у якій він уводить поняття морального очікування [2]. Однак, незважаючи на те, що надалі багато вчених розробляли це поняття воно не прижилося в теорії ймовірностей. Д. Бернуллі вводить правило підрахунку математичного очікування, що він називає основним правилом: «Значення очікуваної величини виходить шляхом множення значень окремих очікуваних величин на число випадків, у яких вони можуть з'явитися, і наступного ділення суми добутків на суму всіх випадків, при цьому потрібно, щоб розглядалися ті випадки, які є рівно можливими між собою» [1, 2]. Це правило повністю відповідає визначенню математичного очікування дискретної випадкової величини.

.

Тут - значення окремої i-ой очікуваної величини,

- число випадків у які може з'явитися i-а очікувана величина,

n-число всіх випадків.

Ми бачимо, що визначення математичного очікування дискретної випадкової величини остаточно сформувалося до середини XVIII в. і активно використовувалося при рішенні різних задач. Однак поняття математичного очікування іноді вважали недостатнім. Тому були спроби ввести поняття морального очікування (моральне очікування), що пов'язане з «вигодою, що залежить від особистих умов». Незважаючи на те, що розробкою поняття морального очікування займалися багато вчених (Д. Бернуллі, Ж.Л. Бюффон, В.Я. Буняковський, Н.Е. Зернов, Лаплас, Пуассон, Лакруа), це поняття не закріпилося в науці.

Можна зробити висновок, що поняття математичного очікування перебороло складний шлях щоб стати одним з головних і основних понять у теорії ймовірностей.


3. Закон більших чисел

3.1 Первісне осмислення статистичної закономірності

Закон більших чисел займає одне із центральних місць у теорії ймовірностей. Донедавна проблема закону більших чисел не була остаточно вирішена. Розглянемо динаміку розвитку цього закону.

Одним з перших до розуміння статистичної закономірності й закону більших чисел підійшов Кардано. Щодо свого висновку про 6 можливості одержати однакові числа окулярів на двох костях і 30 можливостях - різні, він пише: «Ціла серія ігор (36 кидків) не дає відхилення, хоча в одній грі це може трапитися..., при великій кількості ігор виявляється, що дійсність досить наближається до цього припущення» [1].

Тут Кардано затверджує, що при малій кількості спостережень частота може відхилятися досить сильно від частки, або, інакше кажучи, – від імовірності; при великій кількості випробувань це відхилення буде незначно.

3.2 Поява теорем Бернуллі й Пуассона - найпростіших форм закону більших чисел

Я. Бернуллі писав: «…І що не дано вивести a priori те, принаймні, можна одержати a posteriori, тобто з багаторазового спостереження результатів...».

Бернуллі затверджує, що якщо в азартних іграх завжди можна порахувати число випадків, а самі випадки зустрічаються однаково легко, те в інших явищах у природі й суспільстві ні те ні інше не має.

«Все йдеться до того, щоб для правильного складання пропозицій про яку-небудь річ були точно обчислені як числа випадків, так і було б визначене наскільки одні випадки можуть легше зустрітися, чим інші...». Але це зовсім неможливо зробити для більшості явищ. Однак Бернуллі знайшов вихід зі сформованої ситуації. Він затверджує, що при збільшенні числа випробувань, частота появи якої-небудь події буде мало відрізнятися від імовірності появи цієї події. І чим більше число випробувань, тим менше ця відмінність. «Варто помітити, що відношення між числами випадків, які ми бажаємо визначити досвідом, розуміється не в змісті точного відношення..., але до відомого ступеня наближеного, тобто ув'язненого у двох границях, які можна взяти як завгодно тісними».

У допомогу доказу своєї теореми Бернуллі доводить ряд лем [1].

Лема 1.

Розглядаються два ряди

0, 1, 2, ..., r - 1, r, r + 1, ..., r + s;

0, 1, 2, …, nr – n, …, nr, …, nr + n, …, nr + ns

і затверджується, що зі збільшенням n росте кількість членів між nr і nr + n; nr і nr – n; nr + n і nr + ns; nr і 0. Крім того, як би велико не було n, число членів після nr + n не буде перевищувати більш ніж в s – 1 раз число членів, укладених між nr і nr + n або між nr і nr – n, а також число членів до nr – n не буде перевищувати більш ніж в r – 1 раз число членів між тими ж числами.

Доказ.

Знайдемо кількість членів між зазначеними в лемі членами розглянутих рядів. Для цього введемо позначення:

-число членів між nr і nr+n;

-число членів між nr і nr-n;

-число членів між nr+n і nr+ns;

-число членів між nr і 0;

-число членів після nr+n;

-число членів до nr-n.

;

;

;

.

Очевидно, що зі збільшенням n (тобто при ) , , , будуть необмежено зростати.

Знайдемо число членів після nr+n ( ), мабуть, що = = .

Очевидно, що = = , тобто число членів після nr+n не перевищує більш ніж в s-1 раз число членів ув'язнених між nr і nr+n або між nr і nr-n, для будь-якого n.

Знайдемо число членів до nr-n ( ), мабуть, що , а значить = = , тобто число членів до nr-n не перевищує більш ніж в r-1 раз число членів ув'язнених між nr і nr+n або між nr і nr-n, для будь-якого n.

Що й було потрібно довести.

Лема 2.

Усякий цілий ступінь якого-небудь двочлена r + s виражається числом членів, на одиницю більшим числа одиниць у показнику ступеня.

Доказ.

Розглянемо , де x (x – ціле число)

= .

Складемо ряд зі ступенів одночлена s (або r)

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5247
Авторов
на СтудИзбе
422
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее