Формула БАЙЕСА
При выводе формулы полной вероятности предполагалось, что событие А, вероятность которого следовало определить, могло произойти с одним из событий Н1 , Н2 , ... , Нn, образующих полную группу попарно несовместных событий. При этом вероятности указанных событий (гипотез) были известны заранее. Предположим, что произведен эксперимент, в результате которого событие А наступило. Эта дополнительная информация позволяет произвести переоценку вероятностей гипотез Нi , вычислив Р(Нi/А).
или, воспользовавшись формулой полной вероятности, получим
Эту формулу называют формулой Байеса или теоремой гипотез. Формула Байеса позволяет «пересмотреть» вероятности гипотез после того, как становится известным результат опыта, в результате которого появилось событие А.
Вероятности Р(Нi) − это априорные вероятности гипотез (они вычислены до опыта). Вероятности же Р(Нi/А) − это апостериорные вероятности гипотез ( они вычислены после опыта). Формула Байеса позволяет вычислить апостериорные вероятности по их априорным вероятностям и по условным вероятностям события А.
Пример. Известно, что 5 % всех мужчин и 0.25 % всех женщин дальтоники. Наугад выбранное лицо по номеру медицинской карточки страдает дальтонизмом. Какова вероятность того, что это мужчина?
Решение. Событие А – человек страдает дальтонизмом. Пространство элементарных событий для опыта – выбран человек по номеру медицинской карточки – Ω = {Н1 , Н2 } состоит из 2 событий:
Н1 −выбран мужчина,
Н2 −выбрана женщина.
Эти события могут быть выбраны в качестве гипотез.
По условию задачи (случайный выбор) вероятности этих событий одинаковые и равны Р(Н1) = 0.5; Р(Н2) = 0.5.
При этом условные вероятности того, что человек страдает дальтонизмом, равны соответственно:
Р(А/Н1 ) = 0.05 = 1/20; Р(А/Н2 ) = 0.0025 = 1/400.
Так как известно, что выбранный человек дальтоник, т. е. событие произошло, то используем формулу Байеса для переоценки первой гипотезы:
Пример .Имеются три одинаковых по виду ящика. В первом ящике 20 белых шаров, во втором – 10 белых и 10 черных, в третьем – 20 черных шаров. Из выбранного наугад ящика вынули белый шар. Вычислить вероятность того, что шар вынут из первого ящика.
Решение. Обозначим через А событие – появление белого шара. Можно сделать три предположения (гипотезы) о выборе ящика: Н1, Н2, Н3 − выбор соответственно первого, второго и третьего ящика.
Так как выбор любого из ящиков равновозможен, то вероятности гипотез одинаковы:
Р(Н1)=Р(Н2)=Р(Н3)=1/3.
По условию задачи вероятность извлечения белого шара из первого ящика
Вероятность извлечения белого шара из второго ящика
Вероятность извлечения белого шара из третьего ящика
Искомую вероятность находим по формуле Байеса:
Повторение испытаний. Формула Бернулли.
Проводится n испытаний, в каждом из которых событие А может произойти или не произойти, причем вероятность события А в каждом отдельном испытании постоянна, т.е. не меняется от опыта к опыту. Как найти вероятность события А в одном опыте мы уже знаем.
Представляет особый интерес вероятность появления определенного числа раз (m раз) события А в n опытах. подобные задачи решаются легко, если испытания являются независимыми.
Опр. Несколько испытаний называюся независимыми относительно события А, если вероятность события А в каждом из них не зависит от исходов других опытов.
Вероятность Рn(m) наступления события А ровно m раз (ненаступление n-m раз, событие ) в этих n испытаниях. Событие А появляется в самых разных последовательностях m раз).
- формулу Бернулли.
Очевидны следующие формулы:
Рn(m<k) = Рn(0) + Рn(1) +…+ Рn(k-1) - вероятность наступления события А менееk раз в n испытаниях.
Pn(m>k) = Pn(k+1) + Pn(k+2) +…+ Pn(n) - вероятность наступления события А более k раз в n испытаниях.
Pn(mk) = Pn(k) + Pn(k+1) + Pn(k+2) +…+ Pn(n) - вероятность наступления события А не менее k раз в n испытаниях
Рn(mk) = Рn(0) + Рn(1) +…+ Рn(k-1) + Pn(k) – вероятность наступления события А не более k раз в n испытаниях
- вероятность наступления события А хотя бы одинраз в n испытаниях
Рn(m<k) = 1 - Pn(mk)
Pn(m>k) = 1 - Рn(mk)
- вероятность того, что в n опытах событие А появится от k1 до k2раз.
Задача 1. Монету бросают 8 раз. Какова вероятность, что 4 раза выпадет «герб»? Какова вероятность, что более одного раза выпадет «герб»?
р = р(А) = ½, q = р() = ½,
1) n = 8, m = 4, p = q = ½,
P8(4) =
2)