Случайное событие. Вероятность

Наблюдая различные явления, можно заметить, что существу­ет два типа связей между условиями S и наступлением или ненас­туплением некоторого события А. В одних случаях осуществление комплекса условий S (испытание) непременно вызывает событие А. Так, например, материальная точка массой т0 под воздействи­ем силы F (условие S) приобретает ускорение а = F/m0 (событие А). В других случаях многократное повторение испытания может привести или не привести к появлению события А. Такие события принято называть случайными: к ним можно отнести появление в кабинете врача больного с данной болезнью, выпадение опреде­ленной стороны монеты при ее бросании и др.

Не следует думать о случайных явлениях как о беспричинных, ничем не обусловленных. Известно, что многие явления связаны между собой, отдельное явление представляет следствие како­го-то другого и само служит причиной последующего. Однако проследить количественно эту связь между условиями и событи­ем часто затруднительно или даже невозможно. Так, при броса­нии игральной кости (однородный кубик с пронумерованными шестью гранями: 1, 2, 3, 4, 5 и 6) окончательное положение куби­ка зависит от движения руки в момент бросания, сопротивления воздуха, положения кубика при попадании на поверхность, осо­бенности поверхности, на которую упал кубик, и других факто­ров, которые в отдельности учесть невозможно.

В быту применительно к таким случайным событиям употреб­ляют слова «возможно», «вероятно», «маловероятно», «невероятно». В некоторых случаях такая оценка больше характеризует желание говорящего, чем истинную степень возможности или не­возможности события. Однако и случайные события, если их чис­ло достаточно велико, подчиняются определенным закономернос­тям. Количественная оценка закономерностей, относящихся к случайным событиям, дается в разделе математики, называемом теорией вероятностей.

Теория вероятностей изучает закономерности, присущие мас­совым (статистическим) случайным событиям.

Отдельные исторические факты, «неожиданности», «катастро­фы» являются единичными, как бы неповторимыми, событиями, и количественные вероятностные суждения относительно них сделать невозможно. Исторически теория вероятностей появи­лась в связи с попытками подсчета возможности различных исхо­дов в азартных играх. В настоящее же время она применяется в науке, в том числе биологии и медицине, для оценки вероятности практически важных событий. От игр остались лишь наглядные примеры, которые удобно использовать для иллюстрации теоре­тических положений.

Статистическое определение вероятности.Вероятность Р(А) в теории вероятностей выступает как числовая характеристика сте­пени возможности появления какого-либо определенного случай­ного события А при многократном повторении испытаний.

Допустим, при 1000 бросаний игральной кости цифра 4 выпа­дает 160 раз. Отношение 160/1000 = 0,16 показывает относитель­ную частоту выпадания цифры 4 в данной серии испытаний. В бо­лее общем случае, когда случайное событие А происходит т раз в серии п независимых испытаний, относительной частотой со­бытия в данной серии испытаний или просто частотой события А называют отношение

Случайное событие. Вероятность - №1 - открытая онлайн библиотека (2.1)

При большом числе испытаний частота события примерно по­стоянна: увеличение числа испытаний уменьшает колебание час­тоты события около постоянной величины.

Вероятностью случайного события назовем предел, к ко­торому стремится частота события при неограниченном увеличении числа испытаний:

Случайное событие. Вероятность - №2 - открытая онлайн библиотека (2.2)

Естественно, что никто и никогда не сможет проделать неогра­ниченное число испытаний для того, чтобы определить вероят­ность. В этом нет и надобности. Практически за вероятность [см. (2.2)] можно принять относительную частоту события при боль­шом числе испытаний. Так, например, из статистических законо­мерностей рождения, установленных за много лет наблюдений, вероятность того события, что новорожденный будет мальчиком, оценивают в 0,515.

Классическое определение вероятности.Если при испыта­ниях нет каких-либо причин, вследствие которых одно случайное событие появлялось бы чаще других (равновозможные собы­тия), можно определить вероятность исходя из теоретических со­ображений. Например, выясним в случае бросания монеты часто­ту выпадания герба (событие А). Разными экспериментаторами при нескольких тысячах испытаний было показано, что относи­тельная частота такого события принимает значения, близкие к 0,5. Учитывая, что появление герба и противоположной стороны монеты (событие В) являются событиями равновозможными, ес­ли монета симметрична, суждение Р(А) = Р(В) = 0,5 можно было бы сделать и без определения частоты этих событий. На основе по­нятия «равновозможности» событий формулируется другое опре­деление вероятности.

Допустим, что в результате испытания должно произойти только одно из п равновозможных несовместных событий (несов­местными называют события, если их одновременное осуществ­ление невозможно). Пусть рассматриваемое событие А происхо­дит в т случаях, которые называются благоприятствующими А, и не происходит при остальных п - т, неблагоприятствующих А. Тогда вероятностью можно назвать отношение благоприят­ствующих случаев к общему числу равновозможных несов­местных событий:

Р(А) = m/n . (2.3)

Это классическое определение вероятности.

Рассмотрим не­сколько примеров.

1. В урне находится 40 шаров: 10 черных и 30 белых. Найти вероят­ность того, что вынутый наугад один шар будет черным.

Число благоприятствующих случаев равно числу черных шаров в урне: т = 10. Общее число равновозможных событий (вынимание одного шара) равно полному числу шаров в урне: п = 40. Эти события несовмест­ны, так как вынимается один и только один шар. По формуле (2.3) имеем:

Р(А) = 10/40 = 1/4.

2. Найти вероятность выпадания четного числа при бросании играль­ной кости.

При бросании кости реализуются шесть равновозможных несов­местных событий: появление одной цифры 1, 2, 3, 4, 5 или 6, т. е. п = 6. Благоприятствующими случаями являются выпадания одной из цифр 2, 4 или 6: т = 3. Искомая вероятность:

Р(А) = m/n – 3/6 = 1/2.

Как видно из определений вероятности события (2.2) и (2.3), для всех событий 0 £ Р(А) £ 1.

События, которые при данных испытаниях не могут про­изойти, называются невозможными: их вероятность равна нулю.

Так, например, невозможно из урны с белыми и черными ша­рами вытащить красный шар, невозможно на игральной кости получить цифру 7.

Событие, которое при данном испытании обязательно произойдет, называется достоверным, его вероятность рав­на 1.

Примером достоверного события является извлечение белого шара из урны, в которой находятся только белые шары.

В ряде случаев вычислить вероятность события оказывается проще, если представить его в виде комбинации более простых со­бытий. Этой цели служат некоторые теоремы теории вероятнос­тей.

Теорема сложения вероятностей: вероятность появления одного (безразлично какого) события из нескольких несов­местных событий равна сумме их вероятностей. Для двух несовместных событий

Р(А или В) = Р(А) + Р(В). (2.4)

Докажем эту теорему. Пусть п - общее число испытаний, т1 - число случаев, благоприятствующих событию А, т2 - число слу­чаев, благоприятствующих событию В. Число случаев, благопри­ятствующих наступлению либо события А, либо события В, равно m1 + m2. Тогда Р(А или В) = (т1 + т2)/п = т1/п + т2/п. Отсюда, учитывая (2.3), имеем

Р(А или В) = Р(А) + Р(В).

* Найти вероятность выпадания 1 или 6 при бросании игральной кости.

События А (выпадание 1) и В (выпадание 6) являются равновозможными: Р(А) = Р(В) = 1/6, поэтому из (2.4) находим Р(А или В) =1/6 + 1/6 = 1/3.

Сложение вероятностей справедливо не только для двух, но и для любого числа несовместных событий.

* В урне находится 50 шаров: 10 белых, 20 черных, 5 красных и 15 си­них. Найти вероятность появления белого, или черного, или красного шара при однократной операции изъятия шара из урны.

Вероятность вынимания белого шара (событие А) равна Р(А) = 10/50 = 1/5, черного шара (событие В) - Р(В) = 20/50 = 2/5 и крас­ного (событие С) - Р(С) = 5/50 = 1/10. Отсюда по формуле сложения ве­роятностей получим Р(А или В или С) = Р(А) + Р(В) + Р(С) = 1/5 + 2/5 + + 1/10= 7/10.