Условная вероятность — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Временно так)
Строка 1: Строка 1:
'''Условная вероятность''' — вероятность одного события при условии, что другое событие уже произошло.
+
== Определение ==
 +
Пусть задано [[вероятностное пространство, элементарный исход, событие|вероятностное пространство]] <tex>(\Omega, P)</tex>.
 +
{{Определение
 +
|id = def1
 +
|definition =
 +
'''Условной вероятностью''' события A при условии, что произошло событие B, называется число
 +
<tex>{P}(A \mid B) = </tex> <tex dpi = "140">\frac{{P}(A\cap B)}{{P}(B)}</tex>, где <tex dpi = "140">A, B \subset \Omega</tex>.}}
 +
== Замечания ==
  
== Определение ==
+
* Если <tex dpi = "140">{P}(B) = 0</tex>, то изложенное определение условной вероятности неприменимо.
 +
* Прямо из определения очевидно следует, что вероятность произведения двух событий равна:
 +
: <tex dpi = "140">{P}(A\cap B) = {P}(A \mid B) {P}(B)</tex>.
 +
* Условная вероятность является вероятностью, то есть функция <tex>{Q_B}</tex>, заданная формулой
 +
: <tex dpi = "140">{Q_B}(A) = {P}(A \mid B ) </tex>,
 +
удовлетворяет всем аксиомам вероятностной меры:
 +
 
 +
1) <tex dpi = "140">{Q_B}(\oslash)= 0</tex>
 +
 
 +
2) <tex dpi = "140">{Q_B}(\Omega) = 1</tex>
 +
 
 +
3) <tex dpi = "140">\forall A \subset \Omega \enskip {Q_B}(A) \geq 0</tex>
 +
 
 +
4) Если события <tex dpi = "140">A_1, A_2, ... A_n</tex> не пересекаются, то <tex dpi = "140">{Q_B}(A_1 \cup A_2 \cup ... \cup A_n) = {Q_B}(A_1) + {Q_B}(A_2) + ... +  {Q_B}(A_n)</tex>
 +
 
 +
Доказательства (будут под спойлерами):
 +
 
 +
1) <tex dpi = "140">{Q_B}(\oslash) = \frac{P(\oslash \cap B)}{P(B)} =  \frac{P(\oslash)}{P(B)} = 0</tex>
  
Вероятность события <tex> A </tex>, вычисленная при условии, что имело место событие <tex> B </tex>, называется условной вероятностью события <tex> A </tex>.
+
2) <tex dpi = "140">{Q_B}(\Omega) = \sum_{\omega \in \Omega}\frac{P(\omega \cap B)}{P(B)} = \sum_{\omega \in B}\frac{P(\omega \cap B)}{P(B)} + \sum_{\omega \in \Omega \setminus B}\frac{P(\omega \cap B)}{P(B)} =
: <tex>{p}(A \mid B) = </tex> <tex dpi = "170">\frac{{p}(A\cap B)}{{p}(B)}</tex>.
+
\frac{P(B)}{P(B)} + \frac{P(\oslash)}{P(B)} = 1</tex>
  
== Замечания ==
+
3) <tex dpi = "140">\forall A \subset \Omega \enskip {Q_B}(A) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} \geq 0</tex>, т. к. <tex dpi = "140">P(A \cap B) \geq 0</tex> и <tex dpi = "140">P(B) \geq 0</tex>
  
* Прямо из определения очевидно следует, что вероятность произведения двух событий равна:
+
4) Пусть события <tex dpi = "140">A_1, A_2, ... A_n</tex> не пересекаются. Тогда: <tex dpi = "140">{Q_B}(A_1 \cup A_2 \cup ... \cup A_n) = \frac{P((A_1 \cup A_2 \cup ... \cup A_n) \cap B)}{P(B)} = \frac{P((A_1 \cap B) \cup (A_2 \cap B) \cup ... \cup (A_n \cap B))}{P(B)} = </tex>
: <tex>{p}(A\cap B) = {p}(A \mid B) {p}(B)</tex>.
 
* Если <tex>{p}(B) = 0</tex>, то изложенное определение условной вероятности неприменимо.
 
* Условная вероятность является вероятностью, то есть функция <tex>{Q}</tex>, заданная формулой
 
: <tex>{Q}(A) = {p}(A \mid B ) </tex>,
 
удовлетворяет всем аксиомам вероятностной меры.
 
  
 +
<tex dpi = "140"> = \frac{P(A_1 \cap B) + P(A_2 \cap B) + ... + P(A_n \cap B))}{P(B)} = {Q_B}(A_1) + {Q_B}(A_2) + ... +  {Q_B}(A_n)</tex>
 
== Пример ==
 
== Пример ==
  
Если <tex>A,B</tex> — несовместимые события, то есть <tex>A \cap B = \varnothing</tex> и <tex>{p}(A)>0,\; {p}(B)>0</tex>, то
+
Пусть имеется 12 шариков, из которых 5 {{---}} чёрные, а 7 {{---}} белые. Пронумеруем чёрные шарики числами от 1 до 5, а белые {{---}} от 6 до 12. Случайным образом из мешка достаётся шарик. Требуется посчитать вероятность того, что шарик чёрный, если известно, что он имеет чётный номер.
: <tex>{p}(A \mid B) = 0</tex>
+
 
и
+
Обозначим за <tex>A</tex> событие "достали чёрный шар" и за <tex>B</tex> событие "достали шар с чётным номером". Тогда <tex>P(B) = \frac{1}{2}</tex>, т. к. ровно половина шариков имеют чётный номер, а <tex>P(A \cap B) = \frac{2}{12} = \frac{1}{6}</tex>, т. к. только два шарика из двенадцати являются чёрными и имеют чётным номер одновременно.
: <tex>{p}(B \mid A) = 0</tex>.
+
 
 +
Тогда по определению вероятность случайно вытащенного шарика с чётным номером оказаться чёрным равна <tex dpi = "140">{P}(A \mid B) = \frac{{P}(A\cap B)}{{P}(B)} = \frac{1}{3}</tex>
 +
 
 +
==См. также==
 +
 
 +
* [[Вероятностное пространство, элементарный исход, событие]]
 +
* [[Формула полной вероятности]]
 +
* [[Формула Байеса]]
  
 
== Источники ==
 
== Источники ==
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Условная_вероятность http://ru.wikipedia.org/wiki/Условная_вероятность]
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Условная_вероятность http://ru.wikipedia.org/wiki/Условная_вероятность]
 +
*''Пратусевич М.Я., Столбов К.М., Головин А.Н.'' Алгебра и начала математического анализа, стр. 284.
 +
 +
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]]
 +
[[Категория: Теория вероятности]]

Версия 23:55, 2 декабря 2011

Определение

Пусть задано вероятностное пространство [math](\Omega, P)[/math].

Определение:
Условной вероятностью события A при условии, что произошло событие B, называется число [math]{P}(A \mid B) = [/math] [math]\frac{{P}(A\cap B)}{{P}(B)}[/math], где [math]A, B \subset \Omega[/math].

Замечания

  • Если [math]{P}(B) = 0[/math], то изложенное определение условной вероятности неприменимо.
  • Прямо из определения очевидно следует, что вероятность произведения двух событий равна:
[math]{P}(A\cap B) = {P}(A \mid B) {P}(B)[/math].
  • Условная вероятность является вероятностью, то есть функция [math]{Q_B}[/math], заданная формулой
[math]{Q_B}(A) = {P}(A \mid B ) [/math],

удовлетворяет всем аксиомам вероятностной меры:

1) [math]{Q_B}(\oslash)= 0[/math]

2) [math]{Q_B}(\Omega) = 1[/math]

3) [math]\forall A \subset \Omega \enskip {Q_B}(A) \geq 0[/math]

4) Если события [math]A_1, A_2, ... A_n[/math] не пересекаются, то [math]{Q_B}(A_1 \cup A_2 \cup ... \cup A_n) = {Q_B}(A_1) + {Q_B}(A_2) + ... + {Q_B}(A_n)[/math]

Доказательства (будут под спойлерами):

1) [math]{Q_B}(\oslash) = \frac{P(\oslash \cap B)}{P(B)} = \frac{P(\oslash)}{P(B)} = 0[/math]

2) [math]{Q_B}(\Omega) = \sum_{\omega \in \Omega}\frac{P(\omega \cap B)}{P(B)} = \sum_{\omega \in B}\frac{P(\omega \cap B)}{P(B)} + \sum_{\omega \in \Omega \setminus B}\frac{P(\omega \cap B)}{P(B)} = \frac{P(B)}{P(B)} + \frac{P(\oslash)}{P(B)} = 1[/math]

3) [math]\forall A \subset \Omega \enskip {Q_B}(A) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} \geq 0[/math], т. к. [math]P(A \cap B) \geq 0[/math] и [math]P(B) \geq 0[/math]

4) Пусть события [math]A_1, A_2, ... A_n[/math] не пересекаются. Тогда: [math]{Q_B}(A_1 \cup A_2 \cup ... \cup A_n) = \frac{P((A_1 \cup A_2 \cup ... \cup A_n) \cap B)}{P(B)} = \frac{P((A_1 \cap B) \cup (A_2 \cap B) \cup ... \cup (A_n \cap B))}{P(B)} = [/math]

[math] = \frac{P(A_1 \cap B) + P(A_2 \cap B) + ... + P(A_n \cap B))}{P(B)} = {Q_B}(A_1) + {Q_B}(A_2) + ... + {Q_B}(A_n)[/math]

Пример

Пусть имеется 12 шариков, из которых 5 — чёрные, а 7 — белые. Пронумеруем чёрные шарики числами от 1 до 5, а белые — от 6 до 12. Случайным образом из мешка достаётся шарик. Требуется посчитать вероятность того, что шарик чёрный, если известно, что он имеет чётный номер.

Обозначим за [math]A[/math] событие "достали чёрный шар" и за [math]B[/math] событие "достали шар с чётным номером". Тогда [math]P(B) = \frac{1}{2}[/math], т. к. ровно половина шариков имеют чётный номер, а [math]P(A \cap B) = \frac{2}{12} = \frac{1}{6}[/math], т. к. только два шарика из двенадцати являются чёрными и имеют чётным номер одновременно.

Тогда по определению вероятность случайно вытащенного шарика с чётным номером оказаться чёрным равна [math]{P}(A \mid B) = \frac{{P}(A\cap B)}{{P}(B)} = \frac{1}{3}[/math]

См. также

Источники