19. Упорядоченные выборки без возвращения-размещения
Имеется урна, в которой ровно n разных шаров. Поскольку из невознобновляемой урны нельзя извлечь больше шаров, чем в ней содержится, то число извлекаемых шаров не больше n.
В составляемой комбинации шар можно выбрать n способами, после чего в урне осталось (n-1) шаров, поэтому второй шар можно выбрать (n-1) способами. Продолжая этот процесс, получаем, что на последнем k-ом шаге в урне останется n-(k-1)=n-k+1 шаров, поэтому, в
силу основного комбинаторного правила, число всевозможных комбинаций будет (n-0)(n-1)…(n-(k-1))=n(n-1)…(n-k+1).
Другими словами, отвлекаясь от вспомогательной урновой схемы, в общем случае получаем, что в выборке элемент
выбирается n-0=n способами,
выбирается (n-1) способами,
и, отсюда замечая, что при всех элемент выбирается n-(m-1) способами, в частности, заключаем, что последний элемент выборки
- выбирается n-(k-1)=n-k+1 способами,
поэтому всего способов будет .
Тем самым, нами решена следующая конкретизация общей комбинаторной задачи:
Даны натуральные числа n и k, причем . Сколько из генеральной совокупности (множества) объема n можно извлечь упорядоченных выборок без возвращения объема k?
Ответ: произведению из k множителей, каждое из которых есть разность между n и числами 0,1,…, k-1: .
Упорядоченные выборки без возвращения также называют размещениями. Число размещений из n элементов по k обозначают . Таким образом,
= n(n-1)…(n-k+1).
- 1.Предмет теории вероятностей – анализ случайных явлений: отсутствие детерминистической регулярности и наличие статистической регулярности
- 2.Теория вероятностей как аксиоматизируемая математическая дисциплина
- 2. Эксперимент (опыт, испытание, явление)и его исход (результат, наблюдение)
- 3. Вспомогательная модель. Реализация этой идеи
- 4. Вероятностная модель
- 5. Вспомогательная и Вероятностная модели экспериментов. Однократное и двукратное подбрасывания монеты
- 7. Общая схема построения конечной вероятностной модели – вероятностного пространства
- 8. Произвели эксперимент, известен исход. Произошло ли событие?
- 9. Практическое значение вероятности события
- 11. Аксиомы а.Н. Колмогорова
- 1. Элементарная теория вероятностей
- 10. Необходимые в теории вероятностей сведения из теории множеств и теории меры
- 3. Основное определение
- 12. Непосредственные следствия из аксиом
- 13. Парадокс де Мере
- 14. Применения комбинаторного анализа в теории вероятности
- 2. Основное комбинаторное правило (частный случай)
- 3. Основное комбинаторное правило (общий случай)
- 15. Постановка комбинаторной задачи
- 16. Выборка с возвращением и без возвращения
- 17. Выборки неупорядоченные и упорядоченные
- 18. Упорядоченные выборки с возвращением
- 19. Упорядоченные выборки без возвращения-размещения
- 20. Перестановки
- 21. Неупорядоченные выборки из n элементов по k без возвращения – сочетания
- 24.Употребление термина «случайный» в теории вероятностей