Большая Советская Энциклопедия (ВЕ) - БСЭ БСЭ

  Предмет теории вероятностей. Для описания закономерной связи между некоторыми условиями S и событием А, наступление или не наступление которого при данных условиях может быть точно установлено, естествознание использует обычно одну из следующих двух схем:

  а) при каждом осуществлении условий S наступает событие А. Такой вид, например, имеют все законы классической механики, которые утверждают, что при заданных начальных условиях и силах, действующих на тело или систему тел, движение будет происходить однозначно определённым образом.

  б) При условиях S событие А имеет определённую вероятность P (A / S ), равную р. Так, например, законы радиоактивного излучения утверждают, что для каждого радиоактивного вещества существует определённая вероятность того, что из данного количества вещества за данный промежуток времени распадётся какое-либо число N атомов.

  Назовем частотой события А в данной серии из n испытаний (то есть из n повторных осуществлений условий S ) отношение h = m/n числа m тех испытаний, в которых А наступило, к общему их числу n. Наличие у события А при условиях S определённой вероятности, равной р, проявляется в том, что почти в каждой достаточно длинной серии испытаний частота события А приблизительно равна р.

  Статистические закономерности, то есть закономерности, описываемые схемой типа (б), были впервые обнаружены на примере азартных игр, подобных игре в кости. Очень давно известны также статистические закономерности рождения, смерти (например, вероятность новорождённому быть мальчиком равна 0,515). Конец 19 в. и 1-я половина 20 в. отмечены открытием большого числа статистических закономерностей в физике, химии, биологии и т.п.

  Возможность применения методов В. т. к изучению статистических закономерностей, относящихся к весьма далёким друг от друга областям науки, основана на том, что вероятности событий всегда удовлетворяют некоторым простым соотношениям, о которых будет сказано ниже (см. раздел Основные понятия теории вероятностей). Изучение свойств вероятностей событий на основе этих простых соотношений и составляет предмет В. т.

  Основные понятия теории вероятностей. Наиболее просто определяются основные понятия В. т. как математической дисциплины в рамках так называемой элементарной В. т. Каждое испытание Т, рассматриваемое в элементарной В. т., таково, что оно заканчивается одним и только одним из событий E 1 , E 2 ,..., E S (тем или иным, в зависимости от случая). Эти события называются исходами испытания. С каждым исходом Ek связывается положительное число рк — вероятность этого исхода. Числа pk должны при этом в сумме давать единицу. Рассматриваются затем события А, заключающиеся в том, что «наступает или Ei , или Ej ,..., или Ek ». Исходы Ei , Ej ,..., Ek называются благоприятствующими А, и по определению полагают вероятность Р (А ) события А , равной сумме вероятностей благоприятствующих ему исходов:

  P (A ) = pi + ps + … + pk .      (1)

  Частный случай p 1 = p 2 =... p s = 1/S приводит к формуле

  Р (А ) = r/s.      (2)

  Формула (2) выражает так называемое классическое определение вероятности, в соответствии с которым вероятность какого-либо события А равна отношению числа r исходов, благоприятствующих А, к числу s всех «равновозможных» исходов. Классическое определение вероятности лишь сводит понятие «вероятности» к понятию «равновозможности», которое остаётся без ясного определения.

  Пример. При бросании двух игральных костей каждый из 36 возможных исходов может быть обозначен (i , j ), где i — число очков, выпадающее на первой кости, j — на второй. Исходы предполагаются равновероятными. Событию А — «сумма очков равна 4», благоприятствуют три исхода (1; 3), (2; 2), (3; 1). Следовательно, Р (A ) = 3/36 = 1/12.

  Исходя из каких-либо данных событий, можно определить два новых события: их объединение (сумму) и совмещение (произведение). Событие В называется объединением событий A 1 , A 2 ,..., Ar ,-, если оно имеет вид: «наступает или A1 , или А2 ,..., или Ar ».

  Событие С называется совмещением событий A1 , А.2 ,..., Ar , если оно имеет вид: «наступает и A1 , и A2 ,..., и Ar ». Объединение событий обозначают знаком È, а совмещение — знаком Ç. Таким образом, пишут:

  B = A1 È A2 È … È Ar , C = A1 Ç A2 Ç … Ç Ar .

  События А и В называют несовместными, если их одновременное осуществление невозможно, то есть если не существует среди исходов испытания ни одного благоприятствующего и А, и В.

  С введёнными операциями объединения и совмещения событий связаны две основные теоремы В. т. — теоремы сложения и умножения вероятностей.

  Теорема сложения вероятностей. Если события A 1 , A 2 ,..., Ar таковы, что каждые два из них несовместны, то вероятность их объединения равна сумме их вероятностей.

  Так, в приведённом выше примере с бросанием двух костей событие В — «сумма очков не превосходит 4», есть объединение трёх несовместных событий A 2 , A 3 , A 4 , заключающихся в том, что сумма очков равна соответственно 2, 3, 4. Вероятности этих событий 1/36; 2/36; 3/36. По теореме сложения вероятность Р (В ) равна

  1/36 + 2/36 + 3/36 = 6/36 = 1/6.

  Условную вероятность события В при условии А определяют формулой

  что, как можно показать, находится в полном соответствии со свойствами частот. События A 1 , A 2 ,..., A r называются независимыми, если условная вероятность каждого из них при условии, что какие-либо из остальных наступили, равна его «безусловной» вероятности (см. также Независимость в теории вероятностей).

  Теорема умножения вероятностей. Вероятность совмещения событий A 1 , A 2 ,..., A r равна вероятности события A 1 , умноженной на вероятность события A 2 , взятую при условии, что А 1 наступило,..., умноженной на вероятность события A r при условии, что A 1 , A 2 ,..., A r-1 наступили. Для независимых событий теорема умножения приводит к формуле:

  P (A1 Ç A2 Ç … Ç Ar ) = P (A1 ) · P (A2 ) · … · P (Ar ),     (3)

  то есть вероятность совмещения независимых событий равна произведению вероятностей этих событий. Формула (3) остаётся справедливой, если в обеих её частях некоторые из событий заменить на противоположные им.

  Пример. Производится 4 выстрела по цели с вероятностью попадания 0,2 при отдельном выстреле. Попадания в цель при различных выстрелах предполагаются независимыми событиями. Какова вероятность попадания в цель ровно три раза?

  Каждый исход испытания может быть обозначен последовательностью из четырёх букв [напр., (у, н, н, у) означает, что при первом и четвёртом выстрелах были попадания (успех), а при втором и третьем попаданий не было (неудача)]. Всего будет 2·2·2·2 = 16 исходов. В соответствии с предположением о независимости результатов отдельных выстрелов следует для определения вероятностей этих исходов использовать формулу (3) и примечание к ней. Так, вероятность исхода (у, н. н, н) следует положить равной 0,2·0,8·0,8·0,8 = 0,1024; здесь 0,8 = 1—0,2 — вероятность промаха при отдельном выстреле. Событию «в цель попадают три раза» благоприятствуют исходы (у, у, у, н), (у, у, н, у), (у, н, у, у). (н, у, у, у), вероятность каждого одна и та же: