Студопедия — Формула полной вероятности и формулы Байеса.
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Формула полной вероятности и формулы Байеса.






Формула полной вероятности: вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появления одного из несовместных событий B 1, B 2,…, Bn, образующих полную группу, равна сумме произведений вероятностей каждого из этих событий на соответствующую условную вероятность события А:

События В1,В2,….Вn – гипотезы

 

Формула Байеса: пусть событие А может наступить при условии появления одного из несовместных событий B 1, B 2,…, Bn, образующих полную группу. Вероятность появления события A определяется по формуле полной вероятности:

Допустим, что испытание произведено и событие А наступило. Определим, как изменились вероятности гипотез. Другими словами, будем искать условные вероятности

Согласно теореме умножения имеем:

Тогда,

Используя формулу полной вероятности получаем:

Она позволяет переоценить вероятности гипотез после того, как становится известным результат испытания, в итоге которого появилось событие А.

 

34. Повторные независимые испытания: постановка задачи, формула Бернулли.

Некоторые испытания называются независимыми относительно события А, если вероятность появления события А в каждом исходе не зависит от исходов других испытаний.

Постановка задачи: пусть производится серия из n независимых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события А постоянна и равна р, а вероятность непоявления события А также постоянна и равна q=1-р. Тогда вероятность того, что в этой серии событие А наступит ровно k раз, равна:

- Формула Бернулли

Число испытаний не больше 10.

 

Схема Бернулли: 1)Испытание с 2 исходами 2) Испытания независимы 3)Вероятность появления события А в каждом испытании постоянна

 

35. Локальная теорема Муавра-Лапласа: формулировка теоремы, приближенная формула.

Если испытания удовлетворяют схеме Бернулли, причем число испытаний n достаточно велико (больше 10), а вероятность появления события А в каждом испытании отлична от 0 и 1, то для вычисления вероятности появления события А в n испытаниях ровно k раз, используют приближенную формулу из локальной теоремы Муавра-Лапласа:

причем

Функция (х) – четная, т.е. (-х)= (х), значения этой функции табулированы

 

36. Интегральная теорема Муавра-Лапласа: формулировка теоремы, приближенная формула.

Пусть испытания удовлетворяют схеме Бернулли, число испытаний n достаточно велико (больше 10), а вероятность появления события А в каждом испытании отлична от 0 и 1. Тогда для определения вероятности того, что событие А появится от k1 до k2 раз, пользуются приближенной формулой из интегральной теоремы Муавра-Лапласа:

где

; ;

Функция Ф(х) – нечетная, т.е. Ф(-х)= -Ф(х), значения этой функции табулированы

 

37. Теорема Пуассона: формулировка теоремы, приближенная формула.

Если число испытаний n велико, а вероятность появления события А в каждом испытании мала (меньше 0,01), то для вычисления вероятности того, что событие А появится ровно k раз, пользуются приближенной формулой из предельной теоремы Пуассона:

Функция табулирована. Зная значения k и λ, можно сразу найти по таблице значении функции P(k, λ), которая и будет вероятностью появления события А ровно k раз в n испытаниях.







Дата добавления: 2015-12-04; просмотров: 206. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

В эволюции растений и животных. Цель: выявить ароморфозы и идиоадаптации у растений Цель: выявить ароморфозы и идиоадаптации у растений. Оборудование: гербарные растения, чучела хордовых (рыб, земноводных, птиц, пресмыкающихся, млекопитающих), коллекции насекомых, влажные препараты паразитических червей, мох, хвощ, папоротник...

Типовые примеры и методы их решения. Пример 2.5.1. На вклад начисляются сложные проценты: а) ежегодно; б) ежеквартально; в) ежемесячно Пример 2.5.1. На вклад начисляются сложные проценты: а) ежегодно; б) ежеквартально; в) ежемесячно. Какова должна быть годовая номинальная процентная ставка...

Выработка навыка зеркального письма (динамический стереотип) Цель работы: Проследить особенности образования любого навыка (динамического стереотипа) на примере выработки навыка зеркального письма...

Броматометрия и бромометрия Броматометрический метод основан на окислении вос­становителей броматом калия в кислой среде...

Метод Фольгарда (роданометрия или тиоцианатометрия) Метод Фольгарда основан на применении в качестве осадителя титрованного раствора, содержащего роданид-ионы SCN...

Потенциометрия. Потенциометрическое определение рН растворов Потенциометрия - это электрохимический метод иссле­дования и анализа веществ, основанный на зависимости равновесного электродного потенциала Е от активности (концентрации) определяемого вещества в исследуемом рас­творе...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.007 сек.) русская версия | украинская версия