Ваш репетитор, справочник и друг! Практикум по теории вероятностей Научись решать в считанные дни! |
1.6.6. Теорема умножения вероятностей зависимых событийВероятность совместного появления двух зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность
другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже произошло: В нашем примере: – вероятность того, что из полной колоды будут извлечены 2 червы подряд. Аналогично: – вероятность того, что сначала будет извлечена карта другой масти и затем черва. Вероятность события получилась заметно больше вероятности события , что, в общем-то, было очевидно и безо всяких вычислений. И, само собой, не нужно питать особых надежд, что из конверта с десятью лотерейными билетами (Задача 48) вы вытяните 3 выигрышных
билета подряд: Да, совершенно верно – теорема умножения вероятностей зависимых событий естественным образом распространяется и на бОльшее их
количество. Задача 49 а) оба шара будут белыми; Обратите внимание на уточнение «не возвращая их обратно». Этот факт говорит нам о том, что события зависимы. Действительно, а вдруг извлечённые шары возвращают обратно? В случае возвратной выборки вероятности извлечения чёрного и белого шара меняться не будут, и в такой задаче уже следует руководствоваться теоремой умножения вероятностей НЕзависимых событий. Решение: всего в урне: 4 + 7 = 11 шаров, и мы приступаем к их извлечению: а) Рассмотрим события – первый шар будет белым, – второй шар будет белым и найдём вероятность события , состоящего в том, что 1-й шар будет белым и 2-й белым. По классическому определению вероятности: . Предположим, что белый шар извлечён, тогда в урне
останется 10 шаров, среди которых 3 белых, поэтому: По теореме умножения вероятностей зависимых событий: б) Найдём вероятность события , состоящего в том, что 1-й шар будет чёрным и 2-й чёрным. По классическому определению: – вероятность того, что в 1-м испытании будет
извлечён чёрный шар. Пусть чёрный шар извлечён, тогда в урне останется 10 шаров, среди которых 6 чёрных, следовательно: По теореме умножения вероятностей зависимых событий: в) Найдём вероятность события (сначала будет извлечён белый шар
и затем чёрный) По теореме умножения вероятностей зависимых событий: Ответ: Данную задачу нетрудно проверить через теорему сложения вероятностей образующих полную группу. Для этого найдём вероятность 4-го недостающего события: События образуют полную группу, поэтому сумма их
вероятностей должна равняться единице: И я сразу предлагаю проверить, насколько хорошо вы усвоили изложенный материал: Задача 50 Задача 51 а) третий шар окажется белым, если до этого был извлечён черный и красный шар; Решения и ответы в конце книги. Надо сказать, что многие из рассматриваемых задач разрешимы и другим способом, но чтобы не возникло путаницы, пожалуй, вообще о нём умолчу. Наверное, все заметили, что зависимые события возникают в тех случаях, когда осуществляется некоторая цепочка действий. Однако сама по себе последовательность действий ещё не гарантируют зависимость событий. Так, при последовательном подбрасывании монеты результат любого броска никак не зависит от предыдущих исходов. Это, кстати, важный момент, развевающий одно распространённое заблуждение, к которому мы вернёмся позже. Ну а сейчас мы возвращаемы к нашим урнам. Если в задачах на теорему умножения вероятностей независимых событий хозяйничают стрелки, то здесь происходит самое настоящее нашествие урн с шарами
=) а) все три шара будут черными; Решение: всего: 6 + 4 = 10 шаров в урне. Событий в данной задаче будет многовато, и в этой связи целесообразнее использовать смешанный стиль оформления, обозначая прописными латинскими буквами только основные события. Надеюсь, вы уже поняли, по какому принципу подсчитываются условные вероятности: а) Рассмотрим событие: – все три шара будут черными. По теореме умножения вероятностей зависимых событий: б) Этот пункт интереснее, рассмотрим событие: – будет не меньше двух шаров черного цвета. Данное событие состоит в двух несовместных исходах: либо все шары будут чёрными (событие ) либо 2 шара будут чёрным и 1 белым – обозначим последнее событие буквой . Событие включается в себя три несовместных исхода: в 1-м испытании извлечён белый шар и во 2-м и в 3-м испытаниях – чёрные шары По теоремам сложения вероятностей несовместных и умножения вероятностей зависимых
событий: Примечание: на всякий случай озвучу примерный ход рассуждений при конструировании, например, последнего произведения : По той же теореме сложения вероятностей несовместных событий: Ответ: Вы просто не сможете от этого отказаться :) Задача 53 А почему бы и нет? Ситуация более чем реалистичная: представьте, начался экзамен, в аудиторию пригласили 5 человек. Проведите самостоятельное исследование – какова вероятность того, что хоть кому-то из этих пяти добровольцев повезёт с билетом? К задаче о сдаче экзамена мы вернёмся в конце параграфа, а пока рассмотрим ещё одну стандартную задачу о перекладывании шаров из урны в урну: Задача 54 Решение: по условию, из первой урны во вторую наудачу перекладывают один шар, и, очевидно, он может быть как белым, так и не белым. В этой связи необходимо рассмотреть 2 несовместные гипотезы: – из 1-й
урны во 2-ю будет переложен белый шар; Обозначим через зависимое событие – после перекладывания шара из 2-й урны будет извлечён белый шар. Несовместные исходы удобно расписать по пунктам: По теореме умножения вероятностей зависимых событий: 2) По классическому определению: – вероятность того, что из 1-й урны во вторую будет переложен не белый шар. Пусть гипотеза осуществилась, тогда во второй урне стало 7 шаров, среди которых по-прежнему 3 белых. Таким образом: – вероятность того, что из второй урны будет извлечен белый шар при условии, что туда был переложен не белый шар. По теореме умножения вероятностей зависимых событий: Подводим итог. По теореме сложения вероятностей несовместных событий: Ответ: Более интересная вариация по теме для самостоятельного разбора: Задача 55 Для решения задания нужно рассмотреть 3 несовместные гипотезы, привлечь на помощь комбинаторику и воспользоваться типовой задачей на классическое определение вероятности. Иногда встречаются задачи повышенной комбинационной сложности – с двумя последовательными перемещениями шаров из 1-й во 2-ю урну, из 2-й в 3-ю и финальным извлечением шара из последней урны. И в заключение этого параграфа разберём прелюбопытнейшую задачу, которой я вас заманивал в самом начале книги =) Даже не разберём, а проведём небольшое практическое исследование. Выкладки в общем виде будут громоздкие, поэтому рассмотрим конкретный пример: Петя сдаёт экзамен по теории вероятностей, при этом 20 билетов он знает хорошо, а 10 плохо. Предположим, в первый день экзамен сдаёт часть группы, например, 16 человек, включая нашего героя. В общем, ситуация до боли знакома: студенты один за другим заходят в аудиторию и тянут билеты. Очевидно, что последовательное извлечение билетов представляет собой цепь зависимых событий, и возникает насущный вопрос: в каком случае Пете с бОльшей вероятностью достанется «хороший» билет – если он пойдёт «в первых рядах», или зайдёт «посерединке», или если будет тянуть билет в числе последних? Когда лучше заходить? Сначала рассмотрим «экспериментально чистую» ситуацию, в которой Петя сохраняет свои шансы постоянными – он не получает информацию о том, какие вопросы уже достались однокурсникам, ничего не учит в коридоре, ожидая своей очереди, и т.д. Рассмотрим событие: – Петя зайдёт в аудиторию самым первым и вытянет «хороший» билет. По классическому определению вероятности: . Как изменится вероятность извлечения удачного билета, если пропустить вперёд отличницу Настю? В этом случае возможны две несовместные гипотезы: –
Настя вытянет «хороший» (для Пети) билет; Событие же (Петя зайдёт вторым и вытянет «хороший» билет) становится зависимым. 1) Предположим, что Настя с вероятностью «увела» у Пети один удачный билет. Тогда на столе
останутся 29 билетов, среди которых 19 «хороших». По классическому определению вероятности: Используя теоремы сложения вероятностей несовместных и умножения вероятностей зависимых событий, вычислим вероятность того, что Петя вытянет
«хороший» билет, будучи вторым в очереди: Здесь гипотез будет больше: дамы могут «обокрасть» джентльмена на 2 удачных билета, либо наоборот – избавить его от 2 неудачных, либо
извлечь 1 «хороший» и 1 «плохой» билет. Если провести аналогичные рассуждения, воспользоваться теми же теоремами, то… получится такое же
значение вероятности ! Таким образом, чисто с математической точки зрения, без разницы, когда идти – первоначальные вероятности останутся неименными. НО. Это только усреднённая теоретическая оценка, так, например, если Петя пойдёт последним, то это вовсе не значит, что ему останутся на выбор 10 «хороших» и 5 «плохих» билетов в соответствии с его изначальными шансами. Данное соотношение может варьироваться в лучшую или худшую сторону, однако всё же маловероятно, что среди билетов останется «одна халява», или наоборот – «сплошной ужас». Хотя «уникальные» случаи не исключены – всё-таки тут не 3 миллиона лотерейных билетов с практически нулевой вероятностью крупного выигрыша. Поэтому «невероятное везение» или «злой рок» – это слишком уж преувеличенные высказывания. Даже если Петя знает всего лишь три билета, то его шансы составляют 10%, что заметно выше нуля. Математика и «чистый эксперимент» – это хорошо, но какой стратегии и тактики выгоднее придерживаться в реальных условиях? Безусловно, следует принять во внимание субъективные факторы, например, «скидку» преподавателя для «храбрецов» или его усталость к концу экзамена. Зачастую эти факторы могут быть и решающими, но в заключительных рассуждениях мы всё же остановимся на вероятностных аспектах: Если Вы готовы к экзамену хорошо, то лучше идти «в первых рядах». Пока билетов полный комплект, постулат «маловозможные события не происходят» работает на Вас гораздо в бОльшей степени. Согласитесь, что намного приятнее иметь соотношение «30 билетов, среди которых 2 плохих», чем «15 билетов, среди которых 2 плохих». А то, что два неудачных билета на отдельно взятом экзамене (а не по средней теоретической оценке!) так и останутся на столе – вполне и вполне возможно. Теперь рассмотрим «ситуацию Пети» – когда студент готов достаточно хорошо, но с другой стороны, и «плавает» тоже неплохо. В этом случае
целесообразно пропустить вперёд 5-6 человек, и ожидать подходящего момента вне аудитории. Дальше по ситуации. Довольно скоро начнёт
поступать информация, какие билеты вытянули однокурсники (снова зависимые события!), и на «заигранные» вопросы
можно больше не тратить силы – учите и повторяйте другие билеты, повышая тем самым первоначальную вероятность своего успеха. Если Вы готовы неважно или плохо, то само собой, лучше идти в «последних рядах» (хотя возможны и оригинальные решения, особенно, если нечего терять). Существует небольшая, но всё же ненулевая вероятность, что на столе останутся относительно простые вопросы + дополнительная зубрёжка + шпоры, которые отдадут отстрелявшиеся сокурсники =) И, да – в совсем критической ситуации есть ещё следующий день, когда экзамен сдаёт вторая часть группы ;-) Какой можно сделать вывод? Субъективный оценочный принцип «кто идёт раньше, тот готов лучше» находит внятное вероятностное обоснование! Ни пуха Вам, ни пера, ни холлофайбера! 1.7. Формула полной вероятности 1.6.5. Условная вероятность – что это такое? Полную и свежую версию этой книги в pdf-формате, Также вы можете изучить эту тему подробнее – просто, доступно, весело и бесплатно! С наилучшими пожеланиями, Александр Емелин |
|