🗊Презентация Основные понятия и основные законы теории вероятностей (Лекция 3)

Лекция №3 Раздел 1. Основанные понятия и основные законы теории вероятностей. Тема 2. Основные законы теории вероятностей. Цель лекции: дать знания об основных законах теории вероятностей.   Вопросы лекции: 1.14. Применение теорем умножения и сложения вероятностей к расчету надежности систем. 1.15. Формула полной (средней) вероятности. 1.16. Формула Байеса (теорема гипотез). 1.17. Теорем о повторении опытов (формула Я. Бернулли).

1.14. Применение теорем умножения и сложения вероятностей к расчету надежности систем. Надежностью системы называется ее способность выполнять заданные функции, сохраняя свои эксплуатационные показатели в заданных пределах в течение требуемого промежутка времени или требуемой наработки. Одним из основных количественных показателей надежности системы является вероятность Р(t) безотказной работы за время t, которая представляет собой вероятность того, что система проработает безотказно в течение времени t, начав работать в момент времени t= 0, или вероятность того, что время работы системы до отказа Т окажется больше заданного времени работы t: P(t)= P(T>t). При объединении элементов в систему различают их последовательное (основное), параллельное (резервное) и смешанное соединения. Соединение элементов в систему называется последовательным, если отказ системы происходит при отказе любого ее элемента. Вычислим вероятность Р= Р(t) безотказной работы системы при последовательном соединении элементов. Надежная работа системы (событие А) представляет собой произведение событий Аi, состоящих в безотказной работе каждого элемента: A= A1A2…An. Так как события A1,A2,…,An независимы, то в соответствии с теоремой умножения будем иметь 

Применение теорем умножения и сложения вероятностей к расчету надежности систем

1.14. Применение теорем умножения и сложения вероятностей к расчету надежности систем. Соединение элементов в систему называется параллельным, если отказ системы происходит при отказе всех ее элементов. Для определения надежности системы при параллельном соединении элементов в систему рассмотрим следующие события: - отказ системы; - отказ i-го элемента, Очевидно, что . Так как события , i= 1,2,…,n - независимы, то по теореме умножения получим Безотказная работа системы является событием А, противоположным отказу. Поэтому (1.14.2) Формула (2) показывает, что с увеличением числа элементов в системе надежность системы при параллельном соединении увеличивается, причем вероятность безотказной работы системы превышает вероятность безотказной работы любого элемента, в том числе и самого надежного. При резервировании структура системы усложняется. Поэтому на практике применяют не поэлементное резервирование, а поблочное, при котором надежность хотя и ниже, чем при поэлементном резервировании, но выше, чем при резервировании всей системы. Вероятности безотказной работы элементов берутся или из прошлого опыта эксплуатации, или оцениваются с помощью проведения испытании элементов на надежность.

Применение теорем умножения и сложения вероятностей к расчету надежности систем

1.15. Формула полной (средней) вероятности Иногда событие А может произойти как случайное следствие одного из несовместных событий H1, H2,…Hn, которые входят в полную группу и называются гипотезами. Полная (средняя) вероятность Р(А) события А, которое может произойти вместе с одной из гипотез H1, H2,...Hn, равна сумме произведений вероятностей гипотез Р(Hi) на условные вероятности Р(А/Hi) события А при каждой из гипотез: (1.15.1) Докажем это утверждение. Событие А осуществляется тогда и только тогда, когда осуществляются события ИЛИ АH1, ИЛИ АH2,…, ИЛИ АHn, которые, как и события H1, H2,...Hn несовместны. Поэтому По теореме сложения несовместных событий имеем Применив теорему умножения к слагаемым, получим Следовательно Формула полной вероятности (1) применяется тогда, когда рассматриваемое событие может появиться по нескольким каналам.

1.16. Формула Байеса (теорема гипотез) Пусть событие А может произойти только при появлении одного из несовместных событий (гипотез) H1, H2,...Hn. Предполагается, что известны априорные вероятности гипотез Р(H1), Р(H2),...,Р(Hn) и условные вероятности Р(А/Hi), i= 1,2,…,n, события А при каждой из гипотез. Допустим, что произведено испытание, в результате которого появилось событие А. Необходимо определить, с какой из гипотез следует связывать появление события А, т.е. определить, следствием какой гипотезы явилось это событие. Иначе говоря, требуется определить обратные вероятности гипотез Р(H1/A), Р(H2/A),…, Р(Hn/A) при условии, что событие A произошло. Если событие А произошло, то это, очевидно, должно вызвать переоценку вероятностей гипотез Hi, i= 1,2,…,n. Количественную оценку изменения вероятностей гипотез дает формула Байеса. Вероятность гипотезы Р(Hi/A) равна отношению вероятности Р(HiA) совместного появления событий Hi и А к полной вероятности Р(А) события А: (1.16.1) Правая часть выражения (1) состоит из двух сомножителей: априорной вероятности P(Hi), характеризующей неопределенность гипотезы Hi до опыта и коэффициента , уточняющего априорную вероятность на основе эксперимента. Апостериорная вероятность P(Hi/А) гипотезы Hi характеризует пересмотренное значение априорной вероятности P(Hi) после получения дополнительной информации о появлении события А. Вероятность P(А/Hi) события А (наблюдения, сообщения и т.п.) в предположении, что верна гипотеза Hi иногда называют правдоподобием гипотезы Hi.

1.17. Теорема о повторении опытов (формула Я. Бернулли) Если производится n независимых опытов, в каждом из которых вероятность появления события А постоянна и равна p, а вероятность противоположного события есть q= 1-p, то вероятность Pn(k) того, что при этих опытах событие A появится ровно k раз, где k = 0, 1, 2,...,п, равна (1.17.1) С помощью формулы Бернулли можно решать также следующие задачи. 1. Вычислить вероятность того, что при n независимых опытах событие А появится не менее m раз, т.е. k= m, m+1,…,n: (1.17.2) 2. Определить вероятность того, что при n опытах событие A появится не более m раз, т.е. когда k= 0, 1,…,m: (1.17.3) 3. Найти вероятность того, что при n опытах событие А появится от m1 до m2 раз, т.е. когда k= m1,…, m2: (1.17.4) 4. Определить вероятность того, что при n опытах событие A появится хотя бы один раз, т.е. когда k= 1, 2,…,n: (1.17.5)