Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Теорема умножения вероятностей

При рассмотрении вопроса об умножении вероятностей необходимо принимать во внимание являются ли рассматриваемые события независимыми или зависимыми.

Событие А называется независимым от события В, если вероятность события не меняется от того, произошло ли событие В, или нет. Событие А называется зависимым от события В, если вероятность события А меняется в зависимости от того, произошло ли событие В, или нет.

Для анализа таких событий используется понятие условной вероятности.

Условной вероятностью события А называется вероятность, вычисленная при условии, что имело место другое событие В, и обозначается Р(А/В).

По определению события А и В независимы, если появление события А не влияет на В и появление события В не влияет на появление события А. Математически это выражается следующим образом

Р(А/В) = Р(А), (2.12.19)

Р(В/А) = Р(В). (2.12.20)

Теорема умножения вероятностей формулируется следующим образом:

Вероятность произведения двух событий А и В равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную при условии, что первое событие произошло:

P(АВ) = P(B/A) P(A). (2.12.21)

и P(АВ) = P(A/В) P(B). (2.12.22)

Доказательство теоремы производится на основе классического определения вероятности. Пусть N – полное число всех возможных испытаний (случаев), из которых К исходов благоприятствуют событию А, а L исходов – событию В. События А и В могут быть совместимыми, поэтому возможны случаи, благоприятные им одновременно. Пусть М – число таких случаев, т.е. тех, в которых появляется событие (АВ). Тогда P(A)=K/N и P(АВ)=M/N. Вычислим условную вероятность Р(В/А). Раз известно, что событие А произошло, то из всех ранее возможных случаев остаются только те К, которые благоприятствовали этому событию. Из них М случаев благоприятны и событию В, следовательно, Р(В/А)=М/К. Если подставить полученные выражения для Р(А), Р(АВ) и Р(В/А) в формулу (2.12.21), то получим тождество: M/N=(K/N) (M/K), что и требовалось доказать.

Можно доказать, что если событие А не зависит от события В, то и событие В не зависит от события А. Это является следствием теоремы умножения вероятностей и означает, что если Р(А/В)=Р(А), то Р(В/А)=Р(В). Иными словами, зависимость или независимость событий всегда взаимны. Легко показать, что для независимых событий теорема умножения упрощается: вероятность произведения двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий:

Р(АВ) = Р(А) Р(В). (2.12.23)

Отсюда следует, что формула (2.12.10) теоремы сложения вероятностей для независимых событий А и В может иметь вид:

Р(А+В) = Р(А) + Р(В) - Р(А) Р(В). (2.12.24)

Теорема умножения вероятностей может быть обобщена для любого числа событий.

Расчет вероятности Р(АВ упрощается, если А и В независимы. Комбинируя выражения (2.12.19) и (2.12.22) можно получить соотношение

Р(АВ) = Р(А) (В), (2.12.25)

которое справедливо только при независимости А и В.

Можно показать, что, если A₁ и A₂ и ….. A_n являются независимыми событиями, т.е. попарно независимы в смысле формул (2.12.19) и (2.12.20), то

Р(А₁ А₂…А_n)= P(A_i) (2.12.26)

С другой стороны, если события нельзя считать независимыми, то справедливо более сложное выражение:

Р(А₁ А₂…А_n)= P(A₁) P(A₂/A₁) P(A₃/A₁ A₂)…P(A_n/A₁ A₂…A_n-1) (2.12.27)

Условные вероятности в формуле (2.12.27) определить либо трудно, либо вообще невозможно. Поэтому необходимо доводить преобразования до такой степени, чтобы можно было использовать формулу (2.12.26).