Математична статистика - Руденко В. М. - Умовна ймовірність
Якщо подія А відбувається у випробувані, яке обмежене додатковими умовами здійснення події В, то міра можливості події А визначається Умовною ймовірністю р(а | Б). Отже, умовною ймовірністю Р(а | Б) називається ймовірність події А, обчислена за умови, що подія В вже відбулася.
Умовна ймовірність має сенс для залежних подій. Для незалежних подій А і В умовна ймовірність перетворюється на звичайну:
Р(А | Б) = Р(А), або Р(Б | А) = Р(Б).
Отже Незалежні події (за означенням) не змінюють ймовірності появи іншої.
Ймовірність добутку залежних подій А і В визначається за формулою:
Р(А ■ В) = Р(а | Б) o Р(Б). (3.5)
Умовна ймовірність Р^В) як ймовірність здійснення події А за умови, що подія В відбулася, тобто р(В) > 0, визначається з (3.5):
Р(А | Б) = Р(А'В) . (3.6)
^ і > р(б) ^ >
Для Незалежних подій формула спрощується і приймає вже відомий вигляд:
Р( А ■ В) = Р( А) o Р( В).
Приклад 3.4. В академічній групі 15 хлопців і 10 дівчат. Яка ймовірність того, що двоє навмання і підряд вибраних студентів виявляться дівчатами?
Рішення: Загальна бажана подія А (вибір навмання двох студентів-дівчат) складається з добутку двох подій: В1 (випадковий вибір однієї дівчини) і _82 (випадковий вибір ще однієї дівчини), тобто Р(А) = Р(В1 o В2). Ймовірність події В1 - Р(В1). Настання події _82 відбувається після події В1 і оцінюється умовною ймовірністю Р(В2 | В1). Ймовірність добутку залежних подій В1 і _82 дорівнює: Р(В1 o В2) = Р(В1) o Р(В2 | В1).
Ймовірність події В1 визначається як відношення кількості дівчат (10) до
Загальної кількості студентів (10+15), тобто Р(В1) = = 0,4.
Настання події В1 змінює умови для оцінки ймовірності події _82, а саме: зменшується і кількість дівчат (10-1)=9, і загальна кількість студентів (9+15)=24. Тоді ймовірність події _82 як відношення кількості дівчат (9) до за-
9
Гальної кількості студентів (24) дорівнюватиме Р(В2 | В1) = 9-15 = 0,375.
Звідси ймовірність Р(А) події А складатиме
Р(А) = Р(В1 ■ В2) = Р(В1) o Р(В2 | В1) = 0,4 o 0,375 = 0,15 = 15%.
Відповідь: ймовірність вибору навмання двох студентів-дівчат становить 15%.
Формула повної ймовірності
Припустимо, що простір подій (множина £2) складається з п попарно несумісних подій - підмножин Н1,Н2,Н3,...,НП (див. рис. 3.4).
Рис. 3.4. Простір подій {Н1, Н2,..., НП }є£2
З рис. 3.4 видно, що подію А можна уявити як суму добутків події А і кожної з подій Н1,Н2,...,НП (сума перетинів підмножин А з підмножинами Я):
А=А-ИХ+А-ИГ+...+А-ИП = £ А ■ Я,..
Ймовірність події А (за теоремою додавання ймовірностей) визначиться
Р( А) = £Р( А ■ Я,.).
Ймовірність події А (за теоремою множення ймовірностей) визначиться:
Р(А) = ІР(А | Ні) o Р(Н,). (3.7)
¿=1
Вираз (3.7) є формулою повної ймовірності Р(А) події А, якщо подія А залежить від системи подій. Події Н1,Н2,...,НП прийнято називати гіпотезами, за якими може відбутися подія А.
Приклад 3.5. У трьох групах студентів (чисельністю 28, 20 і 25 осіб) відмінники становлять 7, 2 і 5 студентів відповідно. Яка ймовірність того, що навмання вибраний студент є відмінником?
Рішення: Простір подій (множина О.) складається з 3-х попарно несумісних подій - підмножин Н1,Н2,Н3(див. рис. 3.5). Подія А - це результат випробування - вибору навмання студента-відмінника з ймовірністю Р(А).
Рис. 3.5. Простір подій {Н1,Н2,Н3}є£2
Ймовірність Р(А) розраховується за формулою повної ймовірності (п=3):
Р(А) = £Р(А |H[) o Р(Я,) = Р( А | o РЯ1) + Р(А | Я2) o Р(Н2) + Р(А | Я3) o Р(Н,).
¿=1
Ймовірність гіпотези Я1 (події про те, що відмінник вибраний з 1-ї групи ):
Р(Я1) =-28-= ^ " 0,38.
28 + 20 + 25 73
Ймовірність гіпотези Я2 (події про те, що відмінник вибраний з 2-ї групи):
Р(Я2) = ---2---- = -2-0 . 0,27. 28 + 20 + 25 73
Ймовірність гіпотези Н3 (події про те, що відмінник вибраний з 3-їгрупи):
25 25
Р(#3) =-25-= - * 0,34.
28 + 20 + 25 73
Умовні ймовірності події А для кожної гіпотези розраховуються як: Р( Л|Я.) = ^ = 0,25; Р( ЛН 2) = ^- = 0,10; Р( ЛН 3) = ^ = 0,20.
28 20 25
За формулою повної ймовірності Р(А) розраховується як:
Р(Л) = Р(Л | Я1) o Р(Я1) + Р(Л | Я2) o Р(Я2) + Р(Л | Я3) o Р(Я3) або
Р(Л) = 0,25 o 0,38 + 0,10o 0,27 + 0,20o 0,34 " 0,095 + 0,027 + 0,068 " 0,19.
Відповідь: ймовірність Р(А) події А про те, що навмання вибраний з трьох груп студент є відмінником, складає приблизно 0,19 або 19%.
Приклад 3.6. В академічній групі з 10 студентів, що прийшли на екзамен, 3 студенти підготовлені відмінно, 4 - добре, 2 - задовільно і 1 - погано. Відмінно підготовлений студент може відповісти на всі 20 питань, добре підготовлений - на 16, задовільно - на 10 питань, погано - на 5 питань. Яка ймовірність того, що навмання викликаний з цієї групи студент відповість на два заданих питання?
Рішення: Простір подій (множина О.) складається з 4-х несумісних подій - підмножин Н1, Н2, Н3, Н 4 (див рис. 3.6).
Рис. 3.6. Простір подій {Н1, Н 2, Н 3, Н4}є£1
Подія А - це результат випробування - вибору навмання студента, який успішно відповість на два заданих питання. Р(А) - ймовірність цієї події роз-
Раховується за формулою повної ймовірності (п=4):
Р( А) =Е Р(А|Я,) o Р(Я,).
¿=1
Висуваємо чотири гіпотези щодо ймовірності появи (у результаті виклику навмання) того чи іншого студента з певною підготовкою:
- гіпотеза Н1 : це буде студент, що підготовлений Відмінно, ймовірність його появи Р(Н1) = 3/10 = 0,3;
- гіпотеза Н2 : це буде студент, що підготовлений Добре, ймовірність його появи Р(Н2) = 4/10 =0,4;
- гіпотеза Н3 : це буде студент, що підготовлений Задовільно, ймовірність його появи Р(Н3) = 2/10 = 0,2;
- гіпотеза Н4 : це буде студент, що підготовлений Погано, ймовірність його появи Д#4) = 1/10 = 0,1.
Умовні ймовірності виконання двох завдань студентів з певною підготовкою розраховуються як ймовірності добутку двох залежних подій (подій успішного виконання двох завдань). Згідно з теоремою множення:
- умовна ймовірність виконання двох завдань студентом, що підготовлений Відмінно, дорівнюватиме Р(АН1) = (20/20)-(19/19) = 1;
- умовна ймовірність виконання двох завдань студентом, що підготовлений Добре, дорівнюватиме Д^Яг) = (16/20)-(15/19) ~ 0,63;
- умовна ймовірність виконання двох завдань студентом, що підготовлений Задовільно, дорівнюватиме Р(АЩз) = (10/20)(9/19) ~ 0,24;
- умовна ймовірність виконання двох завдань студентом, що підготовлений Погано, дорівнюватиме Р^НЛ = (5/20)-(4/19) ~ 0,053.
За формулою повної ймовірності Р(А) розраховується як:
Р( А) = Р(А | Я^ ■ Р(Н1) + Р( А | Я2) o РЩ2) + Р( А Щ3) ■ РЩ,) + Р( А | Я4) o РЩЛ)
Або
Р(А) = 1-0,3+0,63-0,4+0,24-0,2+0,053-0,1 = 0,605 = 60,5%. Відповідь: ймовірність Р(А) події А про те, що викликаний навмання студент відповість на два заданих питання, складає приблизно 0,605 або 60,5%.
Схожі статті
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Ймовірність подій
Випадкову подію можна передбачити лише з деякою ймовірністю. Ймовірність події - це чисельна міра об'єктивної можливості цієї події (інтуїтивне означення...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2.1. ЕМПІРИЧНІ РОЗПОДІЛИ
Статистичні показники, що розкривають властивості вибірки, можна представити такими основними групами: - Емпіричними розподілами (варіаційними,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Варіаційні ряди та статистичні розподіли
Статистичні показники, що розкривають властивості вибірки, можна представити такими основними групами: - Емпіричними розподілами (варіаційними,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Одномірна лінійна регресія
Статистичні зв'язки між змінними досліджуються не лише методами кореляційного, а й регресійного аналізу, які доповнюють один одного. Основне завдання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Множинна регресія
Статистичні зв'язки між змінними досліджуються не лише методами кореляційного, а й регресійного аналізу, які доповнюють один одного. Основне завдання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2.4. РЕГРЕСІЯ
Статистичні зв'язки між змінними досліджуються не лише методами кореляційного, а й регресійного аналізу, які доповнюють один одного. Основне завдання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2. СТАТИСТИЧНІ ПОКАЗНИКИ ВИБІРКИ
Статистичні показники, що розкривають властивості вибірки, можна представити такими основними групами: - Емпіричними розподілами (варіаційними,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Незгруповані розподіли
Незгруповані Розподіли застосовують до емпіричних даних, властивості яких виміряні за інтервальними або відносними шкалами і приймають тільки певні, як...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - ВСТУП
Психолог у своїй діяльності нерідко має справу з масивами емпіричної інформації і змушений будувати свої висновки в умовах невизначеності. Така ситуація...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Атрибутивні розподіли
Атрибутивні розподіли Використовуються у разі Номінальних (категоріальних) типів вимірювань властивостей досліджуваних об'єктів. Приклад 2.5. Розрахувати...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Ранжировані розподіли
Атрибутивні розподіли Використовуються у разі Номінальних (категоріальних) типів вимірювань властивостей досліджуваних об'єктів. Приклад 2.5. Розрахувати...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Згруповані розподіли
Розподіли згрупованих частот Використовуються у разі інтервальних або відносних типів вимірювань, якщо емпіричні дані приймають будь-які дійсні значення...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Основні завдання та методи математичної статистики
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2.2. ПОКАЗНИКИ ВИБІРКИ
Міри центральної тенденції (МЦТ) Мірами центральної тенденції (МЦТ) називають чисельні показники типових властивостей емпіричних даних. Ці показники...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розрахунки та інтерпретація МЦТ і ММ
Розрахунки показників МЦТ і ММ можна здійснити в MS Excel трьома способами з використанням: O математичних операцій за відповідних формул МЦТ і ММ; O...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нормовані дані
Квантилем Називається значення ранжированої змінної, що відокремлює від варіаційного ряду певну частку обсягу сукупності. Квантиль - загальне поняття. В...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 3.1. ВИПРОБУВАННЯ ТА ПОДІЇ
Основним завданням математичної статистики є опис і пояснення імовірнісної поведінки об'єктів досліджень. Математична статистика вирішує це завдання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Основні поняття і означення
Основним завданням математичної статистики є опис і пояснення імовірнісної поведінки об'єктів досліджень. Математична статистика вирішує це завдання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 3. ОСНОВИ ТЕОРІЇ ЙМОВІРНОСТЕЙ
Основним завданням математичної статистики є опис і пояснення імовірнісної поведінки об'єктів досліджень. Математична статистика вирішує це завдання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Квантилі
Квантилем Називається значення ранжированої змінної, що відокремлює від варіаційного ряду певну частку обсягу сукупності. Квантиль - загальне поняття. В...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Коефіцієнти взаємної зв'язаності
Приклад 2.8. Оцінити зв'язок між віком (змінна X) і результатами допоміжного тесту "цифра-знак" шкали інтелекту дорослих Векслера (змінна Y)....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нелінійна кореляція
Приклад 2.8. Оцінити зв'язок між віком (змінна X) і результатами допоміжного тесту "цифра-знак" шкали інтелекту дорослих Векслера (змінна Y)....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Початкові та центральні моменти
Розрахунки показників МЦТ і ММ можна здійснити в MS Excel трьома способами з використанням: O математичних операцій за відповідних формул МЦТ і ММ; O...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри мінливості (ММ)
Обмеженість мір центральної тенденції для характеристики сукупностей можна продемонструвати на прикладі двох вибірок (рис. 2.29), які мають Різні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри центральної тенденції (МЦТ)
Міри центральної тенденції (МЦТ) Мірами центральної тенденції (МЦТ) називають чисельні показники типових властивостей емпіричних даних. Ці показники...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 1. ПРЕДМЕТ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Операції над подіями
Основні операції над подіями можна продемонструвати прикладами алгебри подій - алгебри Буля - у вигляді діаграм Венна (рис. 3.1). Рис. 3.1. Операції над...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Лінійна кореляція
Завданням описової статистики є не лише систематизація емпіричних даних у вигляді розподілу частот та розрахунки типових показників МЦТ і варіацій ознак...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Сутність кореляції
Завданням описової статистики є не лише систематизація емпіричних даних у вигляді розподілу частот та розрахунки типових показників МЦТ і варіацій ознак...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2.3. КОРЕЛЯЦІЙНИЙ АНАЛІЗ
Завданням описової статистики є не лише систематизація емпіричних даних у вигляді розподілу частот та розрахунки типових показників МЦТ і варіацій ознак...
Математична статистика - Руденко В. М. - Умовна ймовірність