Typy aksjomatów prawdopodobieństwa, wyjaśnienie, przykłady, ćwiczenia

3734
Robert Johnston

Plik aksjomaty prawdopodobieństwo są to twierdzenia matematyczne odwołujące się do teorii prawdopodobieństwa, które nie zasługują na dowód. Aksjomaty zostały ustalone w 1933 roku przez rosyjskiego matematyka Andrieja Kołmogorowa (1903-1987) w jego pracy Podstawy teorii prawdopodobieństwa i położył podwaliny pod matematyczne badanie prawdopodobieństwa.

Podczas przeprowadzania pewnego losowego eksperymentu ξ, przestrzeń próbna E jest zbiorem wszystkich możliwych wyników eksperymentu, zwanym także wydarzenia. Każde zdarzenie jest oznaczone jako A, a P (A) to prawdopodobieństwo jego wystąpienia. Następnie Kołmogorow ustalił, że:

Rysunek 1. Aksjomaty prawdopodobieństwa pozwalają nam obliczyć prawdopodobieństwo trafienia w gry losowe, takie jak ruletka. Źródło: Pixabay.

-Aksjomat 1 (nie negatywność): prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia A jest zawsze dodatnie lub zerowe, P (A) ≥0. Gdy prawdopodobieństwo zdarzenia wynosi 0, jest wywoływane niemożliwe wydarzenie.

-Aksjomat 2 (pewność): za każdym razem, gdy jakieś zdarzenie należące do E, jego prawdopodobieństwo wystąpienia wynosi 1, co możemy wyrazić jako P (E) = 1. To jest to, co jest znane jako pewne wydarzenie, ponieważ podczas przeprowadzania eksperymentu z całą pewnością jest wynik.

-Aksjomat 3 (dodatek): w przypadku dwóch lub więcej niezgodnych zdarzeń dwa na dwa, zwanych A1, DOdwa, DO3…, Prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia A.1 plus Adwa plus A3 i tak dalej, jest to suma prawdopodobieństw, że każde zdarza się osobno.

Wyraża się to jako: P (A.1 U A.dwa U A.3 U…) = P (A.1) + P (Adwa) + P (A.3) + ...

Rysunek 2. Wybitny rosyjski matematyk Andriej Kołmogorow (1903-1987), który położył podwaliny pod prawdopodobieństwo aksjomatyczne. Źródło: Wikimedia Commons.

Indeks artykułów

  • 1 Przykład
  • 2 sposoby przypisywania prawdopodobieństwa
    • 2.1 Reguła Laplace'a
    • 2.2 Względna częstotliwość
  • 3 Ćwiczenie rozwiązane
    • 3.1 Rozwiązanie a
  • 4 Odnośniki

Przykład

Aksjomaty prawdopodobieństwa są szeroko stosowane w wielu zastosowaniach. Na przykład:

Pinezka lub hals jest wyrzucana w powietrze, a gdy spadnie na podłogę, istnieje możliwość lądowania z punktem do góry (U) lub z punktem do dołu (D) (nie będziemy rozważać innych możliwości). Przestrzeń próbna tego eksperymentu składa się z tych zdarzeń, a następnie E = U, D.

Rysunek 3. W eksperymencie rzucania halsem występują dwa zdarzenia o różnym prawdopodobieństwie: lądowanie ostrzem do góry lub w kierunku ziemi. Źródło: Pixabay.

Stosując aksjomaty, mamy:

P (E) = 1 (Aksjomat 2)

Ale P (E) = P (U) + P (D) (Aksjomat 3), ponieważ te wydarzenia są wzajemnie niezgodne lub rozłączne. Pinezka nie spada z końcówką do góry lub do dołu w tym samym czasie, jest to jedna lub druga, ale nie obie, ponieważ inne możliwości nie są brane pod uwagę. Następnie:

P (U) + P (D) = 1

P (U) = 1 - P (D)

Czy równie prawdopodobne jest wylądowanie przechylone lub skierowane w dół, P (U) = P (D) = ½ (Aksjomat 1). Jednak może się zdarzyć, że konstrukcja i projekt pinezki z większym prawdopodobieństwem upadną w taki czy inny sposób. Na przykład może tak być P (U) = ¾ podczas P (D) = ¼ (Aksjomat 1).

Zauważ, że w obu przypadkach suma prawdopodobieństw daje 1. Jednak aksjomaty nie wskazują, jak przypisać prawdopodobieństwa, przynajmniej nie do końca. Ale potwierdzają, że są to liczby od 0 do 1 i, tak jak w tym przypadku, suma wszystkich wynosi 1.

Sposoby przypisywania prawdopodobieństwa

Aksjomaty prawdopodobieństwa nie są metodą przypisywania wartości prawdopodobieństwa. W tym celu istnieją trzy opcje, które są zgodne z aksjomatami:

Reguła Laplace'a

Każdemu zdarzeniu przypisuje się takie samo prawdopodobieństwo wystąpienia, a następnie prawdopodobieństwo wystąpienia określa się jako:

P (A) = liczba przypadków korzystnych dla zdarzenia A / liczba możliwych przypadków

Na przykład, jakie jest prawdopodobieństwo wylosowania asa z talii kart francuskich? W talii są 52 karty, po 13 w każdym kolorze i 4 kolory. Każdy kolor ma 1 as, więc w sumie są 4 asy:

P (as) = ​​4/52 = 1/13

Reguła Laplace'a jest ograniczona do skończonych przestrzeni próbek, gdzie każde zdarzenie jest równie prawdopodobne.

Względna częstotliwość

Tutaj eksperyment musi być powtarzalny, ponieważ metoda polega na wykonaniu dużej liczby powtórzeń..

Zróbmy powtórzenia eksperymentu ξ, z którego stwierdzimy, że n to liczba przypadków, w których wystąpi określone zdarzenie A, wtedy prawdopodobieństwo, że to zdarzenie wystąpi, wynosi:

P (A) = limja → ∞ (ani)

Gdzie n / i to względna częstotliwość zdarzenia.

Zdefiniowanie P (A) w ten sposób spełnia aksjomaty Kołmogorowa, ale ma tę wadę, że trzeba wykonać wiele testów, aby prawdopodobieństwo było odpowiednie.

Metoda subiektywna

Osoba lub grupa osób może zgodzić się na przypisanie prawdopodobieństwa zdarzenia, kierując się własnym osądem. Wadą tej metody jest to, że różne osoby mogą przypisywać różne prawdopodobieństwa temu samemu zdarzeniu..

Ćwiczenie rozwiązane

W eksperymencie polegającym na jednoczesnym rzucaniu 3 uczciwymi monetami uzyskaj prawdopodobieństwa opisanych wydarzeń:

a) 2 głowy i ogon.

b) 1 głowa i dwa ogony

c) 3 krzyże.

d) Co najmniej 1 twarz.

Rozwiązanie

Głowy są oznaczane przez C, a reszki przez X. Ale jest kilka sposobów na uzyskanie dwóch głów i ogona. Na przykład pierwsze dwie monety mogą wylądować orłami, a trzecia może wylądować reszkami. Albo pierwszy może spaść o głowę, drugi ogon, a trzeci orzeł. I wreszcie pierwszym mogą być ogony, a pozostałe głowy.

Aby odpowiedzieć na pytania, trzeba znać wszystkie możliwości, które opisuje narzędzie o nazwie schemat drzewa lub drzewo prawdopodobieństwa:

Rysunek 4. Diagram drzewa dla jednoczesnego rzutu trzema uczciwymi monetami. Źródło: F. Zapata.

Prawdopodobieństwo, że jakakolwiek moneta wypadnie orła, wynosi ½, to samo dotyczy reszki, ponieważ moneta jest uczciwa. W prawej kolumnie wymienione są wszystkie możliwości, jakie ma rzut, czyli przestrzeń na próbkę.

Z przestrzeni próbki wybierane są kombinacje odpowiadające żądanemu zdarzeniu, ponieważ kolejność, w jakiej pojawiają się twarze, nie jest ważna. Istnieją trzy sprzyjające wydarzenia: CCX, CXC i XCC. Prawdopodobieństwo wystąpienia każdego zdarzenia wynosi:

P (CCX) = ½. ½. ½ = 1/8

To samo dzieje się w przypadku zdarzeń CXC i XCC, każde z nich ma prawdopodobieństwo wystąpienia 1/8. Dlatego prawdopodobieństwo zdobycia dokładnie 2 orłów jest sumą prawdopodobieństw wszystkich korzystnych wydarzeń:

P (dwustronne) = 1/8 + 1/8 + 1/8 = 3/8 = 0,375

Rozwiązanie b

Znalezienie prawdopodobieństwa wystąpienia dokładnie dwóch krzyżyków jest problemem analogicznym do poprzedniego, są też trzy korzystne zdarzenia wzięte z przestrzeni próbki: CXX, XCX i XXC. W związku z tym:

P (2 krzyżyki) = 3/8 = 0,375

Rozwiązanie c

Intuicyjnie wiemy, że prawdopodobieństwo otrzymania 3 reszek (lub 3 orłów) jest mniejsze. W tym przypadku poszukiwanym zdarzeniem jest XXX na końcu prawej kolumny, którego prawdopodobieństwo wynosi:

P (XXX) = ½. ½. ½ = 1/8 = 0,125.

Rozwiązanie d

Wymagane jest uzyskanie co najmniej 1 twarzy, co oznacza, że ​​mogą wyjść 3 twarze, 2 twarze lub 1 twarz. Jedynym zdarzeniem niezgodnym z tym jest to, w którym wypadają 3 reszki, którego prawdopodobieństwo wynosi 0,125. Dlatego poszukiwane prawdopodobieństwo wynosi:

P (co najmniej 1 głowa) = 1 - 0,125 = 0,875.

Bibliografia

  1. Canavos, G. 1988. Prawdopodobieństwo i statystyka: zastosowania i metody. Mcgraw hill.
  2. Devore, J. 2012. Prawdopodobieństwo i statystyka dla inżynierii i nauki. 8th. Wydanie. Cengage.
  3. Lipschutz, S. 1991. Seria Schauma: Prawdopodobieństwo. Mcgraw hill.
  4. Obregón, I. 1989. Teoria prawdopodobieństwa. Redakcja Limusa.
  5. Walpole, R. 2007. Prawdopodobieństwo i statystyka dla inżynierii i nauk. osoba.

Jeszcze bez komentarzy