Случайное событие. Вероятность
Теория вероятностей
В теории вероятностей исследуются закономерности, относящиеся к случайным событиям, величинам, процессам. Врачи редко задумываются, что постановка диагноза имеет вероятностный характер и, как остроумно замечено, лишь патологоанатомическое исследование может достоверно определить диагноз умершего человека.
Наблюдая различные явления, можно заметить, что существует два типа связей между условиями S и наступлением или ненаступлением некоторого события А. В одних случаях осуществление комплекса условий S (испытание) непременно вызывает событие А. Так, например, материальная точка массой т0 под воздействием силы F (условие S) приобретает ускорение а = F/m0 (событие А). В других случаях многократное повторение испытания может привести или не привести к появлению события А. Такие события принято называть случайными: к ним можно отнести появление в кабинете врача больного с данной болезнью, выпадение определенной стороны монеты при ее бросании и др.
Не следует думать о случайных явлениях как о беспричинных, ничем не обусловленных. Известно, что многие явления связаны между собой, отдельное явление представляет следствие какого-то другого и само служит причиной последующего. Однако проследить количественно эту связь между условиями и событием часто затруднительно или даже невозможно. Так, при бросании игральной кости (однородный кубик с пронумерованными шестью гранями: 1, 2, 3, 4, 5 и 6) окончательное положение кубика зависит от движения руки в момент бросания, сопротивления воздуха, положения кубика при попадании на поверхность, особенности поверхности, на которую упал кубик, и других факторов, которые в отдельности учесть невозможно.
В быту применительно к таким случайным событиям употребляют слова «возможно», «вероятно», «маловероятно», «невероятно». В некоторых случаях такая оценка больше характеризует желание говорящего, чем истинную степень возможности или невозможности события. Однако и случайные события, если их число достаточно велико, подчиняются определенным закономерностям. Количественная оценка закономерностей, относящихся к случайным событиям, дается в разделе математики, называемом теорией вероятностей.
Теория вероятностей изучает закономерности, присущие массовым (статистическим) случайным событиям.
Отдельные исторические факты, «неожиданности», «катастрофы» являются единичными, как бы неповторимыми, событиями, и количественные вероятностные суждения относительно них сделать невозможно. Исторически теория вероятностей появилась в связи с попытками подсчета возможности различных исходов в азартных играх. В настоящее же время она применяется в науке, в том числе биологии и медицине, для оценки вероятности практически важных событий. От игр остались лишь наглядные примеры, которые удобно использовать для иллюстрации теоретических положений.
Статистическое определение вероятности.Вероятность Р(А) в теории вероятностей выступает как числовая характеристика степени возможности появления какого-либо определенного случайного события А при многократном повторении испытаний.
Допустим, при 1000 бросаний игральной кости цифра 4 выпадает 160 раз. Отношение 160/1000 = 0,16 показывает относительную частоту выпадания цифры 4 в данной серии испытаний. В более общем случае, когда случайное событие А происходит т раз в серии п независимых испытаний, относительной частотой события в данной серии испытаний или просто частотой события А называют отношение
(2.1)
При большом числе испытаний частота события примерно постоянна: увеличение числа испытаний уменьшает колебание частоты события около постоянной величины.
Вероятностью случайного события назовем предел, к которому стремится частота события при неограниченном увеличении числа испытаний:
(2.2)
Естественно, что никто и никогда не сможет проделать неограниченное число испытаний для того, чтобы определить вероятность. В этом нет и надобности. Практически за вероятность [см. (2.2)] можно принять относительную частоту события при большом числе испытаний. Так, например, из статистических закономерностей рождения, установленных за много лет наблюдений, вероятность того события, что новорожденный будет мальчиком, оценивают в 0,515.
Классическое определение вероятности.Если при испытаниях нет каких-либо причин, вследствие которых одно случайное событие появлялось бы чаще других (равновозможные события), можно определить вероятность исходя из теоретических соображений. Например, выясним в случае бросания монеты частоту выпадания герба (событие А). Разными экспериментаторами при нескольких тысячах испытаний было показано, что относительная частота такого события принимает значения, близкие к 0,5. Учитывая, что появление герба и противоположной стороны монеты (событие В) являются событиями равновозможными, если монета симметрична, суждение Р(А) = Р(В) = 0,5 можно было бы сделать и без определения частоты этих событий. На основе понятия «равновозможности» событий формулируется другое определение вероятности.
Допустим, что в результате испытания должно произойти только одно из п равновозможных несовместных событий (несовместными называют события, если их одновременное осуществление невозможно). Пусть рассматриваемое событие А происходит в т случаях, которые называются благоприятствующими А, и не происходит при остальных п - т, неблагоприятствующих А. Тогда вероятностью можно назвать отношение благоприятствующих случаев к общему числу равновозможных несовместных событий:
Р(А) = m/n . (2.3)
Это классическое определение вероятности.
Рассмотрим несколько примеров.
1. В урне находится 40 шаров: 10 черных и 30 белых. Найти вероятность того, что вынутый наугад один шар будет черным.
Число благоприятствующих случаев равно числу черных шаров в урне: т = 10. Общее число равновозможных событий (вынимание одного шара) равно полному числу шаров в урне: п = 40. Эти события несовместны, так как вынимается один и только один шар. По формуле (2.3) имеем:
Р(А) = 10/40 = 1/4.
2. Найти вероятность выпадания четного числа при бросании игральной кости.
При бросании кости реализуются шесть равновозможных несовместных событий: появление одной цифры 1, 2, 3, 4, 5 или 6, т. е. п = 6. Благоприятствующими случаями являются выпадания одной из цифр 2, 4 или 6: т = 3. Искомая вероятность:
Р(А) = m/n – 3/6 = 1/2.
Как видно из определений вероятности события (2.2) и (2.3), для всех событий 0 £ Р(А) £ 1.