5. Вспомогательная и Вероятностная модели экспериментов. Однократное и двукратное подбрасывания монеты
Тем самым, имеем две модели:
Вспомогательная модель «Киоск» и ,
то же самое в вероятностных терминах,
вероятностная модель.
Эти две модели применим к примерам 1 и 2: подбрасывание монеты со сторонами Г - «герб» и Р - «решетка» и бросание игральной кости с цифрами от единицы до шести, нанесенными на грани кубика и расположенными таким образом, чтобы их сумма на противоположных гранях была равна семи.
Вспомогательная модель «Киоск» однократного подбрасывания монеты. Пример 1: всевозможные результаты подбрасывания образуют товары Г и Р и киоск {Г;Р}.
Цены на товары (устанавливают произвольно): цена товара Г равна неотрицательному числу р, цена товара Р равна неотрицательному числу q. Цена всех товаров - всего киоска - равна p+q=1.
Пакеты: пустой Ø; состоит из одного Г; из одного Р; из Г и Р – весь киоск. И, как следствие, цены пакетов: пустого равна 0; из одного Г равна р; из одного Р равна q; из Г и Р – содержимое всего киоска - равна p+q=1.
То же в вероятностных терминах:
Вероятностная модель однократного подбрасывания монеты:
Всевозможные элементарные события ω1=Г и ω2=Р образуют пространство элементарных событий Ω={ω1;ω2}.
Всевозможные события: А0= Ø, А1={ω1}, А2={ω2}, А3={ω1; ω2}= Ω.
Вероятности: вероятности элементарных событий Р(ω1)=Р(Г)=р и Р(ω2)=Р(Р)=q, и, как следствие, вероятности событий Р(А0)=0, Р(А1) = р, Р(А2) = q, Р(А3) = р + q = 1.
Вспомогательная модель «Киоск» двукратного подбрасывания монеты (П р и м е р 2):
весь «киоск» состоит из 4 «товаров»: ГР, ГГ, РГ, РР с ценами – неотрицательными числами – р1, р2, р3, р4 соответственно, причем р1 + р2 + р3 + р4 = 1.
Перечислим пакеты и их цены:
пустой Ø – 0,
с одним товаром: {ГР} – р1, {ГГ} – р2, {РГ} – р3, {РР} – р4,
с двумя товарами: {ГР, ГГ} – р1 + р2, {ГР, РГ} – р1 + р3, {ГГ, РГ} – р2 + р3, {ГР, РР} – р1 + р4, {ГГ, РР} – р2 + р4, {РГ, РР} – р3 + р4;
с тремя товарами: {ГР, ГГ,РГ} – р1+ р2+р3, {ГР, ГГ, РР} – р1+ р2+ р4,
{ГР, РГ,РР} – р1 + р3+ р4, {ГГ, РГ,РР} – р2 + р3 + р4,
и, наконец, с четырьмя товарами –
весь «киоск» {ГР, ГГ, РГ, РР} – р1 +р2 + р 3+ р4 = 1.
То же в вероятностных терминах
Вероятностная модель двукратного подбрасывания монеты:
Пространство элементарных событий Ω – множество, составленное из всевозможных элементарных событий.
Всевозможные элементарные события ω1=ГР, ω2=ГГ, ω3=РГ, ω4= =РР образуют пространство элементарных событий Ω={ω1,ω2,ω3,ω4}. Вероятности элементарных событий: Р(ω1)=р1, Р(ω2)=р2, Р(ω3)=р3, Р(ω4)=р4.
2) Всевозможные события (подмножества пространства элементарных событий): А0= Ø, А1={ω1}, А2={ω2}, А3= {ω3}, А4={ω4}, А5={ω1; ω2},
А6={ω1; ω3}, А7={ω1; ω4}, А8={ω2; ω3}, А9={ω2; ω4}, А10={ω3; ω4}, А11={ω1; ω2 ;ω3}, А12={ω1; ω3 ;ω4}, А13={ω1; ω2 ;ω4}, А14={ω2; ω3 ;ω4}, А15={ω1;ω2 ;ω3; ω4}= Ω
3) Вероятности событий (числовые функции, аргументом которых являются события): Р(А0) = 0, Р(А1) = р1, Р(А2) = р2, Р(А3) = р3, Р(А4) = р4, Р(А5)=р1+р2, Р(А6)=р1+р3, Р(А7)=р1+р4, Р(А8)=р2+р3, Р(А9)=р2+р4, Р(А10)=р3+р4, Р(А11) = р1+ р2 +р3, Р(А12) = р1+ р2 +р4, Р(А13) = р1+ р2 +р4, Р(А14) = р2+р3 +р4, Р(А15) = р(Ω) = р1+ р2 +р3+р4.
- 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