Теория вероятностей (ТВ) - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Теория вероятностей (ТВ). Доклад-сообщение содержит 105 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Теория вероятностей (ТВ) Изучает закономерности массовых случайных явлений

Слайд 2

Описание слайда:

Слайд 3

Описание слайда:

Под случайным событием понимается всякое явление, о котором имеет смысл говорить, что оно происходит или не происходит.

Слайд 4

Описание слайда:

Основные понятия и термины ТВ Наблюдения, опыты и измерения Испытание - осуществление каждого отдельного наблюдения, опыта или измерения Комплекс условий - совокупность условий, при которых выполняется каждое отдельное испытание

Слайд 5

Описание слайда:

Основные понятия и термины ТВ Результат испытания называется событием Событие - любой факт, который может произойти в результате испытания События обозначают начальными заглавными буквами латинского алфавита: А, В, С,… или А1, А2, А3, …

Слайд 6

Описание слайда:

Основные понятия и термины ТВ Каждое событие обладает объективной возможностью наступления

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Слайд 9

Описание слайда:

Основные понятия и термины ТВ В любом опыте имеется определенное множество возможных исходов ωi, (i = 1, 2,…n) называемых элементарными исходами или элементарными событиями Все возможные исходы опыта образуют пространство Ω элементарных событий (элеметарных исходов) этого опыта

Слайд 10

Описание слайда:

Основные понятия и термины ТВ Например, - пространство элем. исходов опыта, связанного с подбрасыванием одной монеты; - пространство элем. исходов опыта, связанного с подбрасыванием двух монет

Слайд 11

Описание слайда:

Основные понятия и термины ТВ Событие - подпространство пространства Событие - подпространство пространства

Слайд 12

Описание слайда:

Слайд 13

Описание слайда:

Слайд 14

Описание слайда:

Виды событий в ТВ В зависимости от объективной возможности наступления: 1. Достоверное 2. Невозможное 2. Случайное или

Слайд 15

Описание слайда:

Виды случайных событий 1. Простое - не может быть разложено на составляющие. Например: Событие - при бросании монеты; Событие - при бросании игральной кости; Событие - при измерениях ( - случайная ошибка измерений)

Слайд 16

Описание слайда:

Виды случайных событий 2. Сложное (составное) событие - описывается несколькими простыми событиями. Например: событие - при бросании игральной кости

Слайд 17

Описание слайда:

Виды сложных событий а) Логическая сумма (объединение) простых событий – сложное событие, которое заключается в наступлении хотя бы одного из нескольких событий. Например: 1) 2)

Слайд 18

Описание слайда:

Виды сложных событий Общепринятая запись суммы (объединения) двух событий: или что означает: - символ логического сложения.

Слайд 19

Описание слайда:

Виды сложных событий Сумма (объединение) трех событий: или , что означает:

Слайд 20

Описание слайда:

Виды сложных событий б) Логическое произведение (пересечение) простых событий - сложное событие, которое заключается в совместном наступлении одновременно или последовательно друг за другом нескольких событий.

Слайд 21

Описание слайда:

Виды сложных событий Например, событие - при бросании двух игральных костей. Или событие

Слайд 22

Описание слайда:

Виды сложных событий Общепринятая запись произведения (пересечения): или , что означает: ; - символ логического умножения.

Слайд 23

Описание слайда:

Виды случайных событий (продолжение) 3. Равновозможные события – имеют одинаковую объективную возможность наступления при данном комплексе условий. Например, события:

Слайд 24

Описание слайда:

Виды случайных событий События

Слайд 25

Описание слайда:

Виды случайных событий События и , где - случ. ошибка измерений, - равновозможны при однократном измерении некоторой величины.

Слайд 26

Описание слайда:

Виды случайных событий 4. Единственно возможные события – такие, когда в результате испытания может произойти одно и только одно из этих событий Так, в предыдущих примерах события Аi единственно возможны, равно как и события С и D Система единственно возможных событий данного опыта образует пространство Ω элементарных событий этого опыта

Слайд 27

Описание слайда:

Виды случайных событий 5. Независимые и зависимые события – такие, у которых объективная возможность появления не зависит или зависит от того, появилось или нет другое событие.

Слайд 28

Описание слайда:

Виды случайных событий Система единственно возможных несовместных событий называется полной группой событий. Так события и при одном бросании монеты составляют полную группу событий, равно как и события при бросании игральной кости.

Слайд 29

Описание слайда:

Виды случайных событий 6. Противоположные события – два простых или сложных события, образующих полную группу. Событие, противоположное событию А обозначается

Слайд 30

Описание слайда:

Виды случайных событий Так, противоположны события: и ; и ; и

Слайд 31

Описание слайда:

Конечное число несовместных равновозможных событий, образующих полную группу, называются случаями, шансами, элементарными исходами опыта. Например, при бросании монеты возможны только два элементарных исхода: Г - “герб” и Ц - “цифра”, а при бросании игральной кости – шесть, а именно: 1, 2, 3, 4 , 5, 6.

Слайд 32

Описание слайда:

Про опыт говорят, что он сводится или не сводится к схеме случаев (шансов, элементарных исходов). Элементарный исход называется благоприятствующим данному событию, если его осуществление влечет за собой наступление этого события.

Слайд 33

Описание слайда:

Например, в опыте Например, в опыте выпадению герба благоприятствует один исход (Г); В опыте выпадению хотя бы одного герба благоприятствуют три исхода (ГГ,ГЦ,ЦГ)

Слайд 34

Описание слайда:

Численная мера объективной возможности появления события называется вероятностью события. Вероятность – важнейшая характеристика случайного события. Существует несколько определений вероятности, мы рассмотрим два из них: классическое и статистическое.

Слайд 35

Описание слайда:

Классическое определение вероятности Оно не связано с проведением опытов, т.е. вероятность события определяется исходя лишь из условий опыта. Но при этом необходимо, чтобы возможные исходы опыта составляли схему случаев, т.е. были бы все равновозможны, несовместны, образовывали полную группу и их число должно быть конечным.

Слайд 36

Описание слайда:

Классическое определение вероятности Тогда вероятность события может быть получена по формуле где N – общее число возможных элементарных исходов опыта; M – число исходов опыта, благоприятствующих наступлению интересующего нас события.

Слайд 37

Описание слайда:

Классическое определение вероятности Согласно формулы ( I ), При одном бросании монеты: Р(Г) = 1/2. При одном бросании игральной кости: P(6) = 1/6; Р{четная цифра} = 3/6 = 1/2.

Слайд 38

Описание слайда:

Классическое определение вероятности В формуле (I) или , т.е. Т.о. предельное числовое значение вероятности вообще есть единица.

Слайд 39

Описание слайда:

Классическое определение вероятности При имеем - вероятность достоверного события равна единице. При имеем - вероятность невозможного события равна нулю. При имеем - вероятность случайного события может изменяться в пределах от нуля до единицы, не достигая их.

Слайд 40

Описание слайда:

Классическое определение вероятности Обозначим и , Тогда , т.к. , т.е. сумма вероятностей противоположных событий равна единице.

Слайд 41

Описание слайда:

Классическое определение вероятности Недостаток: опыты редко сводятся к схеме случаев и чаще всего нарушается требование равновозможности исходов. Поэтому формула ( I ) имеет ограниченное (но достаточно широкое ) применение.

Слайд 42

Описание слайда:

Статистическое определение вероятности Связано с проведением опытов и с понятием относительной частоты Q – частости- появления интересующего нас события в опытах: , где n – число испытаний; k – число появлений события в этих испытаниях (абсолютная частота).

Слайд 43

Описание слайда:

Статистическое определение вероятности Свойство устойчивости относительной частоты в опытах отражено в теореме Бернулли: где ε и δ - бесконечно малые числа. Или

Слайд 44

Описание слайда:

Статистическое определение вероятности На основании теоремы Бернулли : вероятность – это предел, к которому стремится относительная частота Q события при неограниченном увеличении числа испытаний.

Слайд 45

Описание слайда:

Статистическое определение вероятности Практически статистическая вероятность может быть найдена по приближенной формуле (II)

Слайд 46

Описание слайда:

Статистическое определение вероятности Недостаток - необходимость выполнения бесконечного числа опытов или достаточно большого их числа, что не всегда возможно, а чаще вообще невозможно.

Слайд 47

Описание слайда:

Формулы ( I ) и ( II ) выражают прямые способы определения вероятностей случайных событий. Формулы ( I ) и ( II ) выражают прямые способы определения вероятностей случайных событий. Они являются главными, но не основными. Основными следует считать косвенные способы.

Слайд 48

Описание слайда:

Косвенные способы вычисления вероятностей Позволяют по известным вероятностям одних событий вычислять вероятности других, с ними связанных. Это сводит необходимый эксперимент к минимуму. Вся ТВ есть система таких косвенных способов.

Слайд 49

Описание слайда:

Косвенные способы вычисления вероятностей К ним относятся: - теоремы (аксиомы) ТВ; - формула полной вероятности; - формула Байеса; - формула Бернулли; - формула использования вероятности противоположного события и др.

Слайд 50

Описание слайда:

Слайд 51

Описание слайда:

Слайд 52

Описание слайда:

Слайд 53

Описание слайда:

Слайд 54

Описание слайда:

Слайд 55

Описание слайда:

Слайд 56

Описание слайда:

Основные теоремы ТВ Используются для вычисления вероятностей сложных событий. Их две – теорема сложения вероятностей и теорема умножения вероятностей. Строго могут быть доказаны только для событий, сводящихся к схеме случаев. Для других событий применяются как аксиомы, принципы, постулаты.

Слайд 57

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Суммой событий называется сложное событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из этих событий.

Слайд 58

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Теорема: Вероятность суммы двух или нескольких совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления, т.е.

Слайд 59

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Доказательство: n – общее число всех возможных исходов опыта; m - благоприятствуют наступлению события А; k –благоприятствуют наступлению cобытия В; l исходов благоприятствуют одновременно событиям А и В.

Слайд 60

Описание слайда:

Очевидно, что событию благоприятствуют все исходов. Запишем вероятности этих событий: Или Ч.т.д.

Слайд 61

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Для несовместных событий l = 0. В этом случае

Слайд 62

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Задача 1. В лотерее 1000 билетов. На один билет падает выигрыш в 500 рублей, на 10 по 100 рублей, на 50 – по 20 рублей и на 100 – по 5 рублей. Какова вероятность выиграть на один билет: а) не менее 20 рублей; б) любую сумму денег?

Слайд 63

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Решение: Обозначим события: Найдем вероятности этих простых событий по формуле :

Слайд 64

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей

Слайд 65

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Введем обозначения для интересующих нас событий: - сумма 3-х несовместных событий; - сумма 4-х несовместных событий.

Слайд 66

Описание слайда:

Теорема сложения вероятностей Вычислим вероятности этих событий по тереме сложения вероятностей несовместных событий:

Слайд 67

Описание слайда:

Условие независимости событий Два события называются независимыми, если вероятность появления одного из них не зависит от того, произошло или нет другое событие.

Слайд 68

Описание слайда:

Условие независимости событий Вероятность события, вычисленная в предположении, что одно или несколько событий к этому моменту уже произошли, называется условной вероятностью этого события и обозначается: - условная вероятность события А относительно события B; - условная вероятность события В относительно события A.

Слайд 69

Описание слайда:

Условие независимости событий События А и В независимы, если их условные вероятности равны “безусловным”,т.е. тот факт, что событие В произошло к моменту вычисления вероятности события А, не изменил вероятности последнего события.

Слайд 70

Описание слайда:

Условие независимости событий Аналитическая запись условия независимости событий: или

Слайд 71

Описание слайда:

Условие независимости событий Условная вероятность события может быть получена по формуле Ясно, что если событие А не зависит от события В, то и событие В не зависит от А и наоборот.

Слайд 72

Описание слайда:

Условие независимости событий Задача . Из колоды карт в 36 листов берут наугад одну карту. Рассмотреть события: Определить их парную независимость (или зависимость).

Слайд 73

Описание слайда:

Условие независимости событий Решение. Вычислим “безусловные” вероятности событий: Вычислим необходимые условные вероятности:

Слайд 74

Описание слайда:

Условие независимости событий Выводы: 1. , следовательно, события А и В независимы. 2. , следовательно, события А и С зависимы. 3. , следовательно, события В и С зависимы.

Слайд 75

Описание слайда:

Условие независимости событий Задача . Зависимы или нет противоположные события? Решение. Запишем условие независимости для противоположных событий: А - случайное событие. Его вероятность Но , т.к. и не совместны в одном испытании. Вывод: события зависимы, т.к.

Слайд 76

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей Произведением двух или нескольких событий называется сложное событие, состоящее в совместном появлении одновременно или последовательно одно за другим всех этих событий.

Слайд 77

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей Теорема. Вероятность произведения двух зависимых событий равна произведению безусловной вероятности одного из них на условную вероятность другого т.е.

Слайд 78

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей Доказательство: n – общее число всех возможных исходов опыта; m - благоприятствуют наступлению события А; k –благоприятствуют наступлению cобытия В; l исходов благоприятствуют одновременно событиям А и В.

Слайд 79

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей Запишем вероятности этих событий: Условная вероятность события В: Подставив все эти вероятности в доказываемую формулу, получим тождество: что и подтверждает правильность доказываемой формулы.

Слайд 80

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей Аналогично для трех и более событий: а) б) Для независимых событий А и В: - по условию независимости событий. Поэтому для независимых событий

Слайд 81

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей Задача. На карточках написаны буквы Т, Т, С и О. Карточки перемешаны и перевернуты, а затем вскрываются по одной. Определить вероятность того, что в порядке появления букв получится слово ТОСТ.

Слайд 82

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей Решение. Событие по определению есть произведение событий. Вскрытые карточки обратно не возвращаются, поэтому элементарные события, образующие событие В зависимы (изменяются условия опыта).

Слайд 83

Описание слайда:

Теорема умножения вероятностей (Т, Т, С , О) Поэтому для решения задачи применим теорему умножения вероятностей зависимых событий: Тогда

Слайд 84

Описание слайда:

Формула полной вероятности Является следствием обеих теорем – сложения и умножения вероятностей.

Слайд 85

Описание слайда:

Формула полной вероятности Пусть требуется определить вероятность события А, которое может произойти вместе с одним из событий H1, H2,…, Hn, образующих полную группу и называемых гипотезами.

Слайд 86

Описание слайда:

Формула полной вероятности А – событие H1, H2,…, Hn гипотезы

Слайд 87

Описание слайда:

Формула полной вероятности Тогда вероятность события А вычисляется как т.е.как сумма произведений вероятности каждой гипотезы на вероятность события при этой гипотезе.

Слайд 88

Описание слайда:

Формула полной вероятности Доказательство. Так как гипотезы образуют полную группу, то событие А может появиться только в комбинации с какой-либо из этих гипотез:

Слайд 89

Описание слайда:

Формула полной вероятности Так как гипотезы несовместны, то и комбинации - тоже несовместны Тогда по теореме сложения вероятностей:

Слайд 90

Описание слайда:

Формула полной вероятности Применяя к событиям теорему умножения зависимых событий, получим , что и требовалось доказать.

Слайд 91

Описание слайда:

Формула полной вероятности Задача. Имеются три одинаковые с виду урны. В первой - а белых и b черных шаров, во второй – с белых и d черных, а в третьей – только белые шары. Некто подходит к одной из урн и вынимает из нее один шар. Найти вероятность того, что этот шар белый.

Слайд 92

Описание слайда:

Формула полной вероятности Решение. Событие Обозначим события-гипотезы: 1-я урна 2-я урна 3-я урна H1 H2 H3 Т.к. выбор урны происходит случайно, наугад, то вероятность каждой гипотезы

Слайд 93

Описание слайда:

Формула полной вероятности Найдем вероятность вынуть белый шар из 1-й урны, т.е. затем – из 2-й: и, наконец, из 3-й:

Слайд 94

Описание слайда:

Формула полной вероятности По формуле полной вероятности найдем

Слайд 95

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Является следствием теоремы умножения вероятностей и формулы полной вероятности.

Слайд 96

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Пусть имеется полная группа несовместных гипотез: H1, H2,…, Hn Пусть вероятности этих гипотез до опыта известны и равны Пусть проведен опыт, в результате которого наступило некоторое событие А

Слайд 97

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Вопрос: как следует изменить вероятности гипотез в связи с наступлением этого события? По существу нужно найти «новую» (условную) вероятность для каждой гипотезы.

Слайд 98

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) По теореме умножения вероятностей имеем: или , откуда

Слайд 99

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Выражая P(A) с помощью формулы полной вероятности, имеем Формула Байеса дает возможность «пересмотреть» вероятности гипотез с учетом наблюдавшегося результата опыта

Слайд 100

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Задача. Два стрелка стреляют в одну мишень, делая каждый по одному выстрелу. Вероятность попадания в мишень для первого стрелка равна 0.8, а для второго 0.4. После стрельбы в мишени обнаружена пробоина. Найти вероятность того, что эта пробоина принадлежит первому стрелку.

Слайд 101

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Решение. p1 = 0.8, p2 = 0.4 До опыта возможны следующие гипотезы: . Их вер-ти:

Слайд 102

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Условные вероятности наблюденного события А = {пробоина} при этих гипотезах равны:

Слайд 103

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) После опыта гипотезы H 1 и Н 2 становятся невозможными. Вероятности гипотез H3 и Н4 будут равны:

Слайд 104

Описание слайда:

Формула Байеса (теорема гипотез) Следовательно, вероятность того, что пробоина принадлежит первому стрелку, равна .

Слайд 105

Описание слайда:

Испытания Бернулли. Формула Бернулли Испытания Бернулли – это повторные многократные, независимые испытания с двумя возможными исходами и с вероятностью успеха, не меняющейся от испытания к испытанию. Классический пример – многократное бросание монеты.

Теги Теория вероятностей

Похожие презентации