4.2. Алгебра случайных событий
Между случайными событиями и множествами существует связь. Совокупность элементарных событий можно назвать множеством (пространством) элементарных исходов, которое обозачается: . Соответственно, пространство элементарных исходов рассматривается как универсальное множество по отношению к случайным событиям. Любое случайное событие А состоит из одного и более элементарных исходов. Если элементарный исход обозначить через, тогда случайное событие А можно рассматривать как подмножество пространства:
А={|A}.
Достоверному событию соответствует всё пространство . Невозможное событие описывается пустым множеством.
Событие, состоящие в наступлении хотя бы одного из событий А или В, называется суммой(объединением) этих событий и обозначается: А+В или АВ (рис.2.1). Сумму событий можно рассматривать как объединение соответствующих множеств. Пример. Двое стреляют по мишени. Попадание в цель это событие, состоящее из суммы событий: попал первый или второй или оба стрелка.
Событие, состоящее в наступлении обоих событий: А и В, называется произведением(пересечением) событий А и В и обозначается: АВ или АВ (рис. 2.2). Произведение событий можно рассматривать как пересечение соответствующих множеств. Для совместных событий АВ. Пример. Двое стреляют по мишени. Попадание в цель сразу двух стрелков это событие, состоящее из совместного появления событий: попал первый и второй стрелок.
Событие, состоящее в том, что событие А происходит, а В не происходит, называется разностьюсобытий А и В и обозначается: А\В или А-В (рис. 2.3).
Событие, обозначаемое черезА, называется противоположным событию А, если оно происходит тогда и только тогда, когда событие А не происходит.
Пример 1.
Стрелок попал в цель – это событие А. Стрелок не попал в цель – это событиеА.
Зависимые события. Событие А происходит при условии, что событие В уже произошло,т.е. событие В включено в событие А и обозначается: В А.
Пример 2.
Абитуриентов зачисляют в ВУЗ сразу (это событие А) при условии, что они сдали все вступительные экзамены на «отлично» (это событие В).
Если А В и ВА, то события А и В называются равносильными, или эквивалентными (записывают АВ).
Если наступление события А делает невозможным наступление события В (и наоборот), то событие А и В называются несовместными или непересекающимися, в этом случае АВ=.
Пример 3.
Двое стреляют по мишени. Попадание в цель сразу двух стрелков – это событие А. Промахнулись оба стрелка – это событие В. События А и В в данном примере несовместны.
События А1, А2,..., Аkобразуют полную группу событий, если:
А1А2...Аk=;
Пример 4.
Студент сдаёт два экзамена. Возможно одно из событий: «сдан первый экзамен и не сдан второй», «не сдан первый экзамен и сдан второй», «сданы два экзамена», «не сданы два экзамена». Эти события образуют полную группу попарно несовместных событий.
Элементарными событиями или исходами называют события, удовлетворяющие трем условиям:
1) они попарно несовместны;
2) образуют полную группу;
3) равновозможны.
Операции над событиями удовлетворяют свойствам, приведённым в таблице 4.1.
Таблица 4.1
1 | АВ = ВА; | 2 | АВ = ВА; |
3 | АА = А; | 4 | АА = А; |
5 | А=; | 6 | А= А; |
7 | А= А; | 8 | А=; |
9 | А(ВС)=(АВ)С; | 10 | А(ВС)=(АС)В; |
11 | А(ВС)=(АВ)АС); | 12 | А(ВС)=(АВ)(АС); |
13 | =. | 14 | =. |
В результате можно устанавить соответствие между понятиями теории множеств и теории вероятностей, которое приводится в таблице 4.2.
Таблица 4.2
№ | Теория множеств | Терия вероятностей |
1 | Множество | Случайное событие |
2 | Объединение АВ | Сумма А+В |
3 | Пересечение АВ | Произведение событий АВ |
4 | Непересекаюшиеся множества | Несовместные события |
5 | Разбиение | Полный набор событий |
6 | Дополнение | Противоположное событие |
7 | Универсальное множество | Достоверное событие |
8 | Пустое множество | Невозможное событие |
- Математика и информатика
- Содержание
- Часть 1. Основания математики Глава 1. Понятийный аппарат аксиоматического метода
- 1.1. Понятие аксиоматического метода
- 1.2. Аксиоматическое построение математической теории
- 1.3. Вопросы для самоконтроля по теме «Аксиоматический метод»
- Глава 2. Основные понятия теории множеств. Основные структуры
- 2.1. Понятие множества
- 2.2. Способы задания множеств
- 2.3. Алгебра множеств
- 2.3.1. Отношения между множествами
- 2.3.2. Операции над множествами
- 2.3.3. Алгебраические свойства операций над множествами
- 2.3.4. Геометрическая интерпретация операций над множествами
- 2.4. Декартово произведение множеств. Бинарные отношения
- 2.5. Символический язык логической структуры математических предложений
- 2.6. Алгебраические операции над различными математическими объектами
- 2.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Теория множеств»
- Глава 3. Структуры на множестве. Комбинаторика
- 3.1. Перестановки
- 3.2. Размещения
- 3.3. Сочетания
- 3.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Комбинаторика»
- Часть 2. Основы теории вероятностей Глава 4. Случайные события
- 4.1. Основные понятия теории вероятностей. Виды случайных событий
- 4.2. Алгебра случайных событий
- 4.3. Определение вероятности
- 4.3.1. Классическое определение вероятности
- 4.3.2. Аксиомы теории вероятностей. Аксиоматическое определение вероятности
- 4.4. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- 4.4.1. Сложение вероятностей несовместных событий
- 4.4.2. Умножение вероятностей независимых событий
- 4.4.3. Вероятность появления хотя бы одного события
- 4.4.4. Умножение вероятностей зависимых событий. Условная вероятность
- 4.4.5. Сложение вероятностей совместных событий
- 4.5. Формула полной вероятности
- 4.6. Формула Байеса
- 4.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Основы теории вероятностей»
- Глава 5. Случайные величины
- 5.1. Понятие случайной величины
- 5.2. Дискретная случайная величина
- 5.2.1. Закон распределения дискретной случайной величины
- 5.2.2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- 5.3. Непрерывная случайная величина
- 5.3.1. Функция распределения вероятностей и плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- 5.3.2. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- 5.3.3. Равномерный и нормальный законы распределения непрерывных случайных величин
- 5.3.4. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- 5.3.5. Вычисление вероятности заданного отклонения нормальной случайной величины
- 5.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Случайная величина»
- Часть 3. Элементы математической статистики Глава 6. Статистические оценки параметров распределения
- 6.1. Предмет и задачи математической статистики
- 6.2. Выборочный метод
- 6.2.1 Полигон и гистограмма
- 6.2.2. Эмпирическая функция распределения
- 6.3. Статистические оценки параметров распределения
- 6.4. Некоторые статистические распределения
- 6.4.2. Распределение Стьюдента
- 6.5. Интервальные оценки
- 6.5.1. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения случайной величины
- 6.5.2. Доверительные интервалы для математического ожидания при известной дисперсии
- 6.5.3. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной
- 6.5.4. Доверительные интервалы для математического ожидания при неизвестной дисперсии
- Глава 7. Проверка статистических гипотез
- 7.1. Понятие и классификация статистических гипотез
- 7.2. Общая схема проверки гипотез
- 7.3. Статистическая проверка гипотез о параметрах распределения
- 7.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Элементы математической статистики»
- Часть 4. Алгоритмизация и программирование Глава 8. Основы алгоритмизации
- 8.1. Понятие и свойства алгоритма
- 8.2. Таблица блоков
- 8.3. Линейные алгоритмы
- 8.4. Ветвления
- 8.5. Циклы. Повтор с заданным количеством циклов
- 8.6. Вопросы для самоконтроля по теме «Алгоритмизация»
- Глава 9. Программирование на Паскале
- 9.1. Конструкция языка Turbo-Pascal
- 9.1.1. Алфавит
- 9.1.2. Данные и типы данных
- 9.1.3. Стандартные функции
- 9.1.4. Арифметические, логические, символьные выражения
- 9.2. Структура программы на языке Паскаль
- 9.3. Основные операторы Паскаля
- 9.3.1. Оператор присваивания
- 9.3.2. Операторы ввода
- 9.3.3. Операторы вывода
- 9.3.4. Комментарий
- 9.4. Программы линейных алгоритмов
- 9.5. Операторы передачи управления
- 9.5.1. Оператор безусловного перехода
- 9.5.2. Операторы условного перехода
- 9.5.3. Оператор выбора варианта
- 9.6. Разветвляющийся алгоритм
- 9.7. Операторы цикла
- 9.8. Программы циклических алгоритмов
- 9.9. Массивы
- 9.9.1. Понятие и описание массива
- 9.9.2. Ввод и вывод элементов массивов
- 9.9.3. Операции с массивами
- 9.10. Вопросы для самоконтроля по теме «Программирование»
- Литература
- Приложениe 1
- Приложениe 2
- Приложениe 3
- Математика и информатика учебное пособие