►Так как цифры могут повторяться, получаем размещения с повторениями из пяти элементов по три. Воспользуемся формулой (5):
̃3 |
= 5 |
3 |
= 125.◄ |
5 |
|
||
|
2. |
|
В кондитерском отделе продают 5 сортов пирожных: макаруны, |
эклеры, бисквит, песочные и слоеные. Сколькими способами можно купить 8
пирожных.
►Покупки отличаются количеством купленных пирожных хотя бы одного сорта. Следовательно, количество различных покупок равно числу сочетаний пяти видов пирожных по восемь, причем сочетаний с повторениями
(6):
̃5 |
|
(5+8−1)! |
|
|
12! |
|
9∙10∙11∙12 |
|
|
8 |
= |
8!(5−1)! |
|
= |
8!∙4! |
= |
1∙2∙3∙4 |
|
= 5 ∙ 9 ∙ 11 = 495. ◄ |
|
|
|
|
|
|||||
3. |
Обезьяну |
посадили за пишущую машинку с 45 клавишами, |
|||||||
определить число попыток, необходимых для того, чтобы она наверняка напечатала первую строку романа Л.Н. Толстого «Анна Каренина», если строка содержит 52 знака и повторений попыток не будет?
►Так как буквы могут повторяться и порядок букв имеет значение,
используем формулу (5): |
̃52 |
= 45 |
52 |
– получится вариантов. ◄ |
45 |
|
1.5.Теоремы сложения и умножения вероятностей
Теорема 1. Сложения вероятностей несовместных событий
Вероятность появления одного из двух несовместных событий равна
сумме вероятностей этих событий: |
|
|
( + ) = ( ) + ( ) |
(7) |
|
Суммой нескольких событий ; ; ; ; |
|
называют событие, |
1 2 3 |
|
|
которое состоит в появлении хотя бы одного из этих событий 1 + 2 + 3 +
+ .
Следствие
Вероятность появления одного из нескольких несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:
( 1 + 2 + 3 + + ) = ( 1) + ( 2) + ( 3) + ( ).
События и называются независимыми, если вероятность появления одного из них не зависит от появления или не появления другого.
Примеры:
1. При двух повторных подбрасываниях монеты «орел» выпал дважды – понятно, что вероятность выпадения «орла» во втором испытании никак не зависит от исхода первого.
2. Из колоды (36 карт) последовательно вытаскивают две карты.
Событие заключается в том, что в первый раз вытянули карту пиковой масти, а событие – в том, что во второй раз вытянули карту бубновой масти.
События и являются зависимыми. Действительно, после того как вытянули карту пиковой масти в колоде осталось 35 карт и вероятность вытянуть карту бубновой масти равна ( ) = 1835.
Теорема 2. О вероятности совместного появления независимых событий
Вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий:
( ) = ( ) ∙ ( ) |
(8) |
Несколько событий называют независимыми в совокупности, если каждое из них и любое произведение остальных событий (содержащее либо все остальные события, либо часть из них) являются независимыми событиями.
Требование независимости в совокупности сильнее требования попарной независимости событий.
Теорема 3. Вероятность совместного появления нескольких событий,
независимых в совокупности, равна произведению вероятностей этих событий:
(1 2 3 ) = (1) ∙ (2) ∙ (3) ∙ ∙ ( ).
Пример. Испытание состоит в одновременном броске симметричной монетки, игральной кости и вытягивании карты из колоды в 52 карты. Какова вероятность того, что монетка выпала «решкой», на кости выпало шесть очков и карта, вытянутая из колоды, оказалась тузом?
► Пусть событие – выпадение монетки «решкой» вверх, событие -
выпадение шести очков на кости, а событие С – из колоды вытянули туза.
Тогда ( ) = 12 , ( ) = 16 , ( ) = 524 = 131 . Так как все испытания независимы,
то по теореме о вероятности произведения событий искомая вероятность равна
( ) = 12 ∙ 16 ∙ 131 = 1561 ≈ 0,006. ◄
Пусть события и зависимые. Тогда вероятность события зависит от того, наступило ли событие .
Условная вероятность
Условной вероятностью события называется вероятность события ,
вычисленная в предположении, что событие уже наступило. И обозначается
( ), или ( / ).
Теорема 4. О вероятности произведения зависимых событий
Вероятность совместного появления двух зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого,
вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:
( ) = ( ) ∙ ( ) = ( ) ∙ ( ) (9)
Заметим, что теорема 2 о вероятности произведения независимых событий является частным случаем теоремы 4, так как для независимых событий и , очевидно, ( ) = ( ).
Следствие
Вероятность совместного появления нескольких событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причем вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие события уже произошли
(1 2 3 ) = (1) ∙ 2(1) ∙ ∙ 1 2 3 −1( )
Пример. При подготовке к экзамену студент выучил 25 вопросов из 30. В
билете три вопроса. Какова вероятность того, что студент знает все три вопроса во взятом им наудачу билете?
►Пусть - событие, означающее, что студент знает ответ на i-ый вопрос
вбилете (i=1, 2, 3). Тогда событие, означающее, что студент знает все три вопроса: = 1 ∙ 2 ∙ 3. А вероятность такого события будет равна:
( 1 2 3) = ( 1) ∙ 1( 2) ∙ 1 2( 23) = 2530 ∙ 2429 ∙ 2328 = 115203 ≈ 0,567. ◄
Вероятность появления хотя бы одного события
Пусть и – два совместных события, т.е. появление одного из них не исключает появление другого в том же испытании. Это означает, что ( ) > 0. Чему в этом случае равна вероятность суммы событий и ? Ответ на этот вопрос дает следующая
Теорема 5. Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:
( + ) = ( ) + ( ) − ( ). |
(10) |
Заметим, что эта же формула верна и для несовместных событий,
поскольку вероятность их совместного появления равна 0 и в этом случае
получаем уже известную формулу (7).
Пример. Два стрелка независимо друг от друга стреляют по мишени.
Вероятность попадания в цель у первого равна 0,7, а у второго 0,6. Какова
вероятность попадания в цель хотя бы одним стрелком?
►Пусть событие - попадание в цель первым стрелком, а – вторым.
Тогда по теореме 5, вероятность попадания в цель хотя бы одним стрелком
равна ( + ) = 0,7 + 0,6 − 0,7 ∙ 0,6 = 0,88. ◄
Вероятность появления хотя бы одного из событий 1, 2, 3, , ,
независимых в совокупности, равна разности между единицей и
произведением вероятностей противоположных событий ̅, ̅, ̅, , ̅: |
|||||
|
|
|
1 |
2 3 |
|
( ) = 1 − ( ̅) ∙ ( ̅) ∙ ( ̅) ∙ ∙ ( ̅). |
(11) |
|
|||
1 |
2 |
3 |
|
|
|
В случае, когда события имеют одинаковую вероятность p, вероятность |
|||||
появления хотя бы одного из этих событий равна |
|
|
|
||
( ) = 1 − , |
|
|
(12) |
|
|
где q=1-p.
Примеры:
1. Трое игроков соревнуются в метании дротиков (игра Дартс).
Вероятность попадания в десятку первым игроком равна 1 = 0,7, вторым
2 = 0,8, а третьим 3 = 0,9. Одно испытание состоит в метании дротика каждым игроком по очереди. Какова вероятность хотя бы одного попадания в десятку при первом испытании (событие А)?
►Вероятность попадания в десятку одним из игроков не зависит от результатов метания других игроков, т.е. события попадания в десятку 1
(первым игроком), 2 (вторым) и 3 (третьим) являются независимыми.
Вероятности промахов (событий, противоположных событиям 1, 2, 3)
соответственно равны: 1 = 1 − 1 = 1 − 0,7 = 0,3; 2 = 1 − 2 = 1 − 0,8 = 0,2; 3 = 1 − 3 = 1 − 0,9 = 0,1. Искомая вероятность вычисляем по формуле
(11): ( ) = 1 − 1 ∙ 2 ∙ 3 = 1 − 0,3 ∙ 0,2 ∙ 0,1 = 0,994. ◄ 2. На кафедре информатики имеется 3 сканера. Вероятность того что
каждый сканер работает равна 0,8. Какова вероятность того, что в данный момент работает хотя бы один сканер (событие А)?
►Работает сканер в данный момент или нет – события противоположные,
следовательно сумма их вероятностей равна 1: + = 1. Отсюда следует, что вероятность того, что сканер не работает в данный момент: = 1 − = 1 − 0,8 = 0,2. Тогда искомая вероятность вычисляется по формуле (12): ( ) = 1 − 3 = 1 − 0,23 = 0,992. ◄
1.6.Формула полной вероятности и формула Байеса
Пусть событие А может наступить при условии появления одного из
попарно несовместных событий 1, 2, , , которые образуют полную группу событий. Пусть известны вероятности всех этих событий и условные
вероятности |
|
( ), |
|
( ), , |
|
( ). Как в таком случае можно найти |
|
|
|
|
|||
|
1 |
|
2 |
|
|
|
вероятность события A? Ответ на этот вопрос дает следующая теорема.
Теорема (формула полной вероятности)