18. Упорядоченные выборки с возвращением
Имеется урна, в которой ровно n разных шаров. В силу возобновляемости урны, объем выборки k ничем не ограничен. Поэтому в качестве k берется натуральное число, без каких-либо ограничений.
Спрашивается, сколько будет всевозможных выборок объема k ? Чтобы получить ответ на поставленный вопрос, применим основное комбинаторное правило.
Выборку с возвращением объема k можем представить как процесс последовательного, одно за другим, в k действий, извлечения шаров из урны возобновляемого содержания из n шаров. В силу возобновляемости урны, каждое из k действий выполнимо n способами – по числу шаров в урне, и потому .
Тем самым, процесс извлечения шара выборки с номером a1 осуществляется n способами.
Процесс извлечения шара той же выборки с номером a2 осуществляется, в силу возобновляемости содержания урны, также n способами.
И, наконец, процесс извлечения последнего шара выборки с номером ak осуществляется n способами.
Тем самым, согласно основному комбинаторному правилу, всего выборок (a1,…ak) будет .
Сам процесс образования выборки показывает, что это выборки с возвращением, и, одновременно, выборки упорядоченные.
В итоге, доказано, что
Из генеральной совокупности объема n извлекаются nk всевозможных упорядоченных выборок с возвращением объема к.
- 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