terver
  • От Автора
  • Вероятностное пространство
    • Пространство элементарных исходов
    • События, действия над ними
    • Сигма-алгебра событий
    • Аксиоматическое определение вероятности
    • Вероятностное пространство
  • Классическая и геометрические вероятности
    • Классическое определение вероятности
    • Элементы комбинаторики
    • Гипергеометрическое распределение
    • Геометрическое определение вероятности
    • Задача о встрече
    • Задача Бюффона (бросание иглы)
  • Условная вероятность. Независимость событий. Формула полной вероятности и Байеса.
    • Условная вероятность
    • Формула умножения вероятностей
    • Независимость событий попарно и в совокупности
    • Пример Бернштейна событий, независимых попарно, но зависимых в совокупности
    • Формула полной вероятности. Формула Байеса
  • Схема Бернулли
    • Схема Бернулли, формула Бернулли
    • Теорема Пуассона
    • Локальная теорема Муавра-Лапласа
    • Интегральная теорема Муавра-Лапласа
    • Теорема Бернулли (закон больших чисел в форме Бернулли)
    • Полиномиальная схема
  • Случайные величины и их распределения
    • Случайная величина
    • Функция распределения и ее свойства
    • Дискретная случайная величина
    • Ряд распределения
    • Биномиальное, пуассоновское, геометрическое распределения
    • Функция от случайной величины (вычисление распределений функции от случайной величины для различных
  • Многомерные случайные величины и их свойства
    • Многомерная случайная величина (на примере 2-мерной)
    • Совместная функция распределения и ее свойства
    • Дискретная двумерная случайная величина
    • Независимые случайные величины
    • Функции от двумерной случайной величины (вычисление распределений)
  • Числовые характеристики случайных величин
    • Математическое ожидание случайной величины, его свойства
    • Дисперсия случайной величины, ее свойства
    • Ковариация и коэффициент корреляции случайных величин, их свойства
    • Моменты высших порядков
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. Вероятностное пространство

Аксиоматическое определение вероятности

Числовая функция P(A) называется вероятностью, если она удовлетворяет следующим аксиомам:

  • P(A) >= 0 (Аксиома Неотрицательности)

  • P(Ω) = 1 (Аксиома Нормированности)

  • P(A1 + A2 + ... + An + ...) = P(A1) + P(A2) + ... P(An) + ... (Расширенная аксиома сложения)

Расширенная аксиома сложения справедлива для счетного числа попарно несовместных событий

И этих аксиом можно вывести ряд свойств вероятности:

  1. P(Ā) = 1 - P(A) Вероятность дополнительного события

  2. P(Ø) = 0 Вероятность невозможного события

  3. P(A) <= P(B) A⊂B Большему событию соответствует большая вероятность

  4. 0 <=P(A) <= 1 Вероятность заключена между 0 и 1

  5. P(А ∪ В) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B) Вероятность объединения событий

  6. P(А1 ∪ A2 ∪ ... ∪ An = P(A1) + ... + P(An) - P(A1A2) - ... - P(A(n-1)A(n)) +P(A1A2A3)+ ... + (-1)^(n+1)P(A1A2...An)

  7. P(A1 + A2 + ... + An) = P(A1) + P(A2) + ... P(An)

Свойство 6 является обобщением пятого и доказывается индукцией по n

Из свойств 2 и 6 получаем свойство 7

PreviousСигма-алгебра событийNextВероятностное пространство

Last updated 6 years ago

Was this helpful?