1.2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
Теория вероятностей родилась из математической теории игр.
В середине XVII века французские математики Паскаль и Ферма разработали математическую модель, описывающую вероятность исходов в играх, зависящих от случая, по заказу известных игроков в азартные игры. При игре в «кости», рулетку, как и при опросах, исследованиях (физических, экономических, социологических и т.д.), результаты меняются от раза к разу даже при сохранении неизменных условий.
Деловые люди принимают решения в таких же условиях. Например, специалист по маркетингу никогда не сможет точно предсказать объемы реализации нового товара. Так же, как и заключая пари, невозможно предвидеть, выиграешь или проиграешь. И в том, и в другом случае присутствует неопределенность. Теория вероятностей как раз и оперирует этим понятием. Изучение теории вероятностей, основанной на игре случая, обеспечит надежный инструмент измерения и контроля различных форм неопределенности, с которыми имеют дело бизнесмены.
Для начала несколько слов о терминологии.
Опыт — действие, результат которого заранее неизвестен. Например, результат бросания монеты или игральной кости.
Эксперимент — один или несколько опытов. Например, бросание монеты 6 раз. Исход — возможный результат эксперимента. Например, монета брошена 6 раз, результат: «решка», «решка», «решка», «орел», «орел», «решка».
Событие — один или несколько исходов эксперимента. Например, монета брошена 6 раз, событие: 2 «орла», 4 «решки».
Хотя может существовать неопределенность в отношении результата единственного эксперимента, ряд идентичных экспериментов определяет наиболее вероятный результат, который и используется в анализе ситуации в бизнесе.
1.2.1. Вероятность — что это такое?
В качестве иллюстрации можно взять бросание монеты. Существуют два возможных исхода — «орел» и «решка». С какой вероятностью будет выпадать «решка»? Бросим монету 10 раз, а результаты запишем. А потом увеличим число экспериментов до 100, 1000 и так далее. Возможные результаты могут быть таковы.
Таблица 1.1. Возможное распределение результатов
По мере увеличения числа бросков выявляется стремление частоты появления «орлов» к определенной величине. В данном примере их доля — 0,643 при точности трех знаков после запятой.
На основе данных табл. 1.1 можно предсказать, что при 
броске вероятность выпадения «орла» больше, нежели решки, и составит примерно 0,643.
Если считать «успехом» тот результат, в котором мы заинтересованы, то определение вероятности будет следующим:
Вероятность — это число «успехов», полученное в результате большого числа экспериментов, так что вероятность определяет возможность «успеха» в следующем эксперименте.
