Главная > Энциклопедия кибернетики. Т.1
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

ВЕРОЯТНОСТЕЙ ТЕОРИЯ

— математическая наука, изучающая закономерности случайных явлений. Под случайным понимают такое явление, которое при многократном воспроизведении всех доступных фиксации условий его появления (условий опыта) приводит к различным результатам (исходам опыта). Эти различия в протекании явления обусловлены влиянием многочисленных не поддающихся точному учету факторов.

Случайные явления, как правило, носят массовый характер, т. е. многократно повторяются в неизменных или почти неизмевных условиях. Поэтому говорят также, что В. т.

есть наука о закономерностях в массовых явлениях. Практика показывает, что в массовых случайных явлениях проявляются вполне определенные закономерности, своего рода устойчивости, свойственные именно массовым явлениям. Напр., при бросании монеты невозможно заранее предсказать, какая сторона монеты (герб или надпись) выпадет в данном конкретном опыте. Однако при увеличении числа бросаний частота появления герба (т. е. отношение числа появлений герба к общему числу бросаний) постепенно стабилизируется, приближаясь к числу 1/2.

Центральным понятием В. т. есть понятие вероятности. Вероятность того или иного события можно оценить по результатам длинной серии опытов (наблюдений). В. т. позволяет находить значения вероятностей одних событий по известным вероятностям других событий, связанных каким-либо образом с первыми.

Наиболее просто определяют основные понятия В. т. как матем. науки в рамках т. н. элементарной В. т. В элементарной В. т. исходят из предположения, что каждый опыт s заканчивается (в зависимости от случая) одним и только одним из событий , которые наз. элементарными событиями (или исходами) опыта. Мн-во Q всех элементарных событий наз. пространством элементарных событий. С каждым элементарным событием связывается положительное число вероятность данного исхода; при этом . Каждое событие А, связанное с данным опытом S, можно представить как событие, заключающееся в том, что «наступило или или или где некоторые элементарные события (записывается так об исходах , говорят, что они «благоприятствуют событию А». Таким образом, мн-во всех событий, связанных с опытом S, отождествляется с мн-вом всех подмножеств пространства элементарных событий Q, в частности, само Q наз. достоверным событием (оно происходит при любом исходе опыта), а пустое подмн-во 0 пространства Q наз. невозмо событием (оно не происходит ни при каком исходе опыта). Вероятность Р (А) события по определению, равна сумме вероятностей всех тех элементарных событий, которые благоприятствуют А, т. е.

Из определения следует, что и для любого события . В частности, когда (все исходы равновозможны), получаем т. н. классическое определение вероятности

где — число исходов, благоприятствующих событию общее число исходов опыта. Классическое определение сводит понятие «вероятности» к неопределяемому понятию «равновозможности».

Пример. При бросании двух игральных костей (кубиков из однородного материала с занумерованными от 1 до 6 гранями) возможны 36 взаимно исключающих друг друга исходов, которые можно обозначить , где i — номер выпавшей грани на первой кости, j — на второй. Естественно считать все исходы равновероятными. Событию А — «сумма выпавших очков равна 6» — благоприятствуют 5 исходов, а именно: (1,5), (2,4), (3,3), (4,2), и (5,1), поэтому

Вопрос о выборе вероятностей в каждой конкретной задаче лежит, по существу, вне В. т. как матем. науки. В одних случаях этот выбор можно произвести на основании обработки большого числа наблюдений, в других случаях (как, напр., в рассмотренном примере с игральной костью) на основании существующей объективной симметрии связи между условиями опыта и его исходами и т. д.

Объединением (или суммой) событий наз. событие А, которое состоит в наступлении хотя бы одного из событий (обозначается ). Пересечением (или произведением) событий событие А, которое заключается в совместном наступлении и события , и события (обозначается или . Аналогично определяются объединение и пересечение любого числа событий (обозначаются: или События несовместными, если наступление одного из них исключает наступление другого (т. е., если не могут произойти одновременно). Событие, заключающееся в ненаступлении события А, наз. противоположным к А и обозначается

Основными положениями элементарной В. т. есть теоремы сложения и умножения вероятностей и полной вероятности формула. Теорема сложения вероятностей заключается в следующем. Если события таковы, что каждые два из них несовместны, то вероятность объединения их равна сумме вероятностей этих событий, т. е.

Пусть производится N испытаний и при этом события . В наступают соответственно раз. Выделим из общего числа испытаний те, в которых наступило событие В, и подсчитаем среди них

долю тех, в которых наступило и событие А. Эта доля (условная частота наступления события А при условии В) равна

При увеличении числа испытаний отношение будет приближаться к отношению . Это последнее отношение и наз. условной вероятностью события А при условии В (обозначается , т. е. полагают по определению

В случае классического определения вероятности формула (3) приводит к формуле

где — число исходов, благоприятствующих событию число исходов, благоприятствующих совместному наступлению А и В. В соответствии с формулой (2) равенство (4) определяет вероятность события А в новых условиях, возникающих после наступления события В. Из (3) вытекает т. н. теорема умножения вероятностей (для двух событий): . Теорема умножения обобщается на любое число

События А и В наз. независимыми, если (отсюда в силу теоремы умножения следует, что и События независимыми (более точно: независимыми в совокупности), если условная вероятность любого из них при условии, что наступили какие-то из остальных событий, равна безусловной вероятности этого события. Для независимых событий теорема умножения вероятностей означает, что т. е. вероятность совместного осуществления независимых событий равна произведению вероятностей этих событий. В практических вопросах для определения независимости данных событий редко прибегают к проверке равенств типа . Обычно для этого пользуются интуитивными соображениями, основанными на опыте. Основанием для этого служит концепция, согласно которой события, происходящие в различных опытах, пренебрежимо мало связанных в физическом смысле, являются независимыми.

Если события независимы, а вероятности их наступления одинаковы и равны , то вероятность наступления точно к из них равна

Вероятность Q того, что число наступлений событий будет заключено в пределах от до составляет

При больших приближенное значение вероятности Q можно получить из предельной теоремы Лапласа:

где нормальная ф-ция распределения (см. Нормальное распределение)

Важнейшим понятием В. т. является понятие о случайной величине. Говорят, что задана случайная величина, если каждому исходу опыта поставлено в соответствие некоторое число . Иными словами, случайная величина — это числовая ф-ция, определенная на исходах опыта. Если случайная величина, то значения которые она принимает, наз. ее возможными значениями. Пусть все различные возможные значения g. Обозначим тогда . Набор всех возможных значений и соответствующих им вероятностей распределением случайной величины. Распределение вероятностей случайной величины дает ее наиболее полное описание. Однако в ряде случаев о случайной величине требуется иметь лишь некоторое суммарное представление. Для этого используют различные числовые характеристики случайных величин, из которых наиболее употребительны математическое ожидание и дисперсия.

Схема опыта с конечным числом исходов недостаточна для применений В. т. В практике исследований очень часто встречаются явления, которые нельзя с удовлетворительной точностью описать этой схемой. Такие ситуации возникают, напр., при исследовании времени безотказной работы прибора, при изучении случайных шумов в радиотехнических устр-вах. В первом случае в качестве мн-ва

исходов «опыта» естественно принять мн-во всех положительных чисел, во втором — мн-во функций времени (графиков шумов). Поэтому очень важное значение имеет формально-логическое построение общей схемы В. т., пригодной для описания всех ситуаций, которые возникают в настоящее время, и в то же время удовлетворяющей запросы практики.

Общепризнанной является логическая схема построения основ В. т., которую предложил в 1933 сов. математик А. Н. Колмогоров. Осн. черты этой схемы таковы. С каждым реальным опытом (испытанием, экспериментом) связывается некоторое ми-во элементарных событий (исходов опыта) со; само Q наз. пространством элементарных событий. Всякое событие описывается мн-вом благоприятствующих ему элементарных событий, т. е. рассматривается как некоторое мн-во элементарных событий. Над событиями (подмножествами пространства Q) вводятся теоретико-множественные операции объединения, пересечения и др.; при этом полностью сохраняется терминология элементарной В. т. Далее выделяется некоторый класс 55 событий (класс наблюдаемых в данном опыте событий), образующий т. н. а.алгебру (или борелевское поле) событий. В элементарной В. т. вероятность определялась формулой (1); при этом в качестве исходных принимались вероятности элементарных событий. В общей схеме В. т. событие, вообще говоря, является бесконечным мн-вом элементарных событий, вероятность каждого из которых может равняться нулю. Поэтому в общей схеме, по определению, считаются заданными вероятности всех событий из 5, причем свойство вероятности, выражаемое в элементарной В. т. теоремой сложения, здесь не выводится из определения, а включается в него. Точнее, предполагается, что каждому событию А из 55 соответствует некоторое число Р (А), называемое вероятностью события А, причем выполняются следующие условия: 1) если события попарно несовместны, то Свойства неотрицательности (условие 1) и аддитивности (условие 3) вероятности есть основные свойства меры мн-ва. Таким образом, вероятность есть нормированная (условием 2) вполне аддитивная мера, определенная на а. алгебре - подмножеств пространства Q; поэтому с формальной точки зрения В. т. может рассматриваться как раздел теории меры. При таком подходе основные понятия В. т. получают новое освещение: события из 55 превращаются в измеримые мн-ва пространства Q, случайные величины — в измеримые относительно 55 функции, матем. ожидания случайных величин — в абстрактные интегралы Лебега и т. п. Изложение В. т., основанное на простой системе аксиом [типа 1), 2), 3)], вносит полную ясность в формальное строение этой теории и способствует развитию как самой В. т., так и сходных с ней по формальному строению матем. теорий.

Основная познавательная ценность В. т. раскрывается предельными теоремами. Простейшим примером таких теорем является теорема (закон) Бернулли, утверждающая, что при большом числе независимых испытаний частота появления какого-либо события А лишь незначительно отклоняется от его вероятности . Если — число появлений события А при испытании, то общее число появлений этого события при испытаниях равно сумме величины независимы, каждая из них принимает лишь два значения: 1 с вероятностью с вероятностью . В этих обозначениях теорема Бернулли утверждает, что при любом фиксированном

при . Теорема Бернулли является простейшим частным случаем больших чисел закона. Примером предельной теоремы другого типа является упоминавшаяся выше теорема Лапласа, которая в принятых здесь обозначениях утверждает, что при

где нормальная ф-ция распределения; теорема Лапласа дает оценку вероятности отклонений частоты наступления события А от вероятности его наступления и является простейшим частным случаем центральной предельной теоремы.

Предельные теоремы для сумм случайных величин тесно связаны с важным разделом случайных процессов теорией. Те законы распределения, которые выступают в качестве предельных для нарастающих сумм случайных величин, в теории случайных процессов являются точными законами распределения соответствующих характеристик. Используя это, многие предельные теоремы удается доказать с помощью соответствующих случайных процессов.

В. т. находит широкое применение во многих разделах естествознания и техники (гл. о. в теории погрешностей наблюдений); она положена в основу игр теории, информации теории, массового обслуживания теории и математической статистики.

В. т. как матем. наука возникла в середине 17 в. Первые работы по В. т., принадлежащие франц. ученым Б. Паскалю (1623—62) и П. Ферма (1601—65) и голл. ученому X. Гюйгенсу (1629—95), появились в связи с подсчетом различных вероятностей в азартных играх. Крупный вклад в В. т. внес швейц. математик Я. Бернулли (1654—1705), установивший закон больших чисел для схемы независимых испытаний с двумя исходами (опубл. 1713). Дальнейшее развитие В. т.

связано с именами англ. матем. А. Муавра (1667—1754), франц. ученого П. Лапласа (1749—1827), нем. матем. К. Гаусса (1777— 1855), франц. матем. С. Пуассона (1781—1840). Следующий этап в развитии В. т. связан в основном с именами рус. математиков П. Л. Чебышева (1821—94), А. М. Ляпунова (1857— 1918) и А. А. Маркова (1856—1922). Чебышев в 1867 доказал закон больших чисел при весьма общих предположениях; он же впервые сформулировал центр, предельную теорему для сумм независимых случайных величин (1887) и указал один из методов ее доказательства. Ляпунов другим методом получил (1901) близкое к окончательному решению решение этого вопроса. Марков впервые рассмотрел (1907) один случай зависимых испытаний, впоследствии получивший наименование цепей Маркова. В. т. превратилась в одну из наиболее быстро развивающихся матем. наук, тесно связанную с потребностями практики. Значительный вклад в ее развитие внесли сов. математики С. Н. Бернштейн (1880—1968), А. Я. Хинчин (1894—1959) и А. Н. Колмогоров (р. 1903).

Лит.: Колмогоров А. Н. Основные понятия теории вероятностей. М.-Л., 1936 [библиогр. с. 80]; Бернштейн С. Н. Теория вероятностей. М.-Л., 1946 [библиогр. с. 547—549]; Прохоров Ю. В., Розанов Ю. А. Теория вероятностей. Основные понятия. Предельные теоремы. Случайные процессы. М., 1967 [библиогр. с. 481—487]; Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. М., 1969 [библиогр. с. 390—395]; Гнеденко Б. В., Хинчин А. Я. Элементарное введение в теорию вероятностей. М., 1970; Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее применение. Пер. с англ., т. 1—2. М., 1967. Н. П. Слободенюк.

1
Оглавление
email@scask.ru