Зависимые и независимые события

В урне 12 белых и 3 синих шара. Из урны поочередно извлекаются наудачу два шара. Пусть событие В означает, что в первый раз вынут белый шар, а событие А что во второй раз вынут белый шар. Предположим также, что вынутый первый раз шар возвращается в урну и только после этого вынимается второй шар. В этом случае P\left(A\right)=\frac{12}{15}=0,8 и P\left(B\right)=\frac{12}{15}=0,8. Таким образом, вероятность события А не зависит от того, произошло или нет перед этим событие В. В таком случае говорят, что события А и В независимы.

Итак:

события A и B называются независимыми[понятие: Независимые события (sõltumatud sündmused) – события называются независимыми, если вероятность появления одного события не зависит от того, произошло другое событие или нет.], если вероятность появления одного события не зависит от того, произошло другое событие или нет.

Изменим теперь условия описанного выше испытания, предположив, что вынутый в первый раз шар не возвращается в урну. Если на первом шаге испытания произошло событие В, то в урне останется теперь 11 белых шаров, а всего в урне будет 14 шаров. Поэтому в этом случае вероятность события А будет равна \frac{11}{14}. Если же на первом шаге событие В не происходит (то есть происходит событие \overline{B}), то вероятностью события А будет \frac{12}{14}. Как мы видим, вероятности оказываются различными. Первая из рассмотренных вероятностей называется условной вероятностью[понятие: Условная вероятность события (sündmuse tinglik tõenäosus) – вероятность появления некоторого события 𝐴, что произошло другое событие 𝐵. Обозначение: 𝑃(𝐴 / 𝐵).] события А при условии, что событие В произошло, и обозначается символом Р(А B). Вторая вероятность – это вероятность события А при условии, что событие В не произошло, или, что то же, при условии, что произошло событие \overline{B}. Поэтому вторую вероятность естественно обозначить символом P\left(A\ /\ \overline{B}\right). Итак:

P\left(A\ /\ B\right)=\frac{11}{14}P\left(A\ /\ \overline{B}\right)=\frac{12}{14}.

Поскольку вероятность события А зависит от того, произошло или нет событие В, то говорят, что событие А зависит от события В. В общем случае:

события A и B называются зависимыми[понятие: Зависимые события (sõltuvad sündmused) – события называются зависимыми, если появление или непоявление одного из этих событий влияет на значение вероятности другого события. Например, событие 𝐴 заключается в появлении белого шара при извлечении шара из урны, а событие 𝐵 – в появлении белого шара при вторичном изъятии шара из урны при условии, что первый шар не возвращается в урну.], если появление или непоявление одного из этих событий влияет на значение вероятности другого события.

При этом

вероятность события A, вычисленная при условии, что событие B произошло, называется условной вероятностью события[понятие: Условная вероятность события (sündmuse tinglik tõenäosus) – вероятность некоторого события 𝐴 при условии, что другое событие 𝐵 произошло. Обозначение: 𝑃(𝐴 / 𝐵).]  A относительно события B и обозначается символом P(A / B).

Пример 1.

Из колоды, содержащей 36 карт, наудачу извлекается одна карта. Пусть событие В означает, что вынута карта красной масти, и событие А что вынута либо бубновая, либо червонная дама. Условная вероятность P\left(A\ /\ B\right)=\frac{2}{18}=\frac{1}{9}, так как событие А может произойти только в тех случаях, когда событие В уже произошло.

Найдем вероятность Р(А/В) в предположении, что события А и В являются зависимыми. Пусть n общее число элементарных событий, k число элементарных событий, благоприятствующих событию В, и m – число элементарных событий, благоприятствующих событию Аис. 1.11). Пусть также r число элементарных событий, благоприятствующих наступлению как события А, так и события В. Тогда  k. Для наступления события В имеется k возможностей, из которых r возможностей являются благоприятствующими событию А. Поэтому условная вероятность P\left(A\ /\ B\right)=\frac{r}{k}, откуда P\left(A\ /\ B\right)=\frac{r}{k}\ :\ \frac{k}{n}. Так как \frac{r}{n}=P\left(AB\right) и \frac{k}{n}=P\left(B\right), то получим, что P\left(A\ /\ B\right)=\frac{P\left(AB\right)}{P\left(B\right)}.

Из последнего равенства вытекает соотношение

P(AB) = P(B) · P(A / B).

Пример 2.

Вернемся к примеру, рассмотренному в начале параграфа, т. е. когда из урны, в которой 12 белых и 3 синих шара, поочередно извлекаются наудачу два шара. Предположим, что первый из вынутых шаров не возвращается в урну. Событие В означает, что в первый раз вынут белый шар, а событие А – что во второй раз вынут белый шар. Найдем вероятность того, что оба раза будет вынут белый шар. Получим:

P\left(AB\right)=P\left(B\right)\cdot P\left(A\ /\ B\right) = \frac{12}{15}\cdot\frac{11}{14}=\frac{22}{35}\approx0,63.

В левой части равенства P(AB) = P(B) · P(A / B) события А и В можно поменять местами, так как АВ = ВА. То же самое можно сделать по соображениям симметрии и в правой части равенства. Поэтому

P(AB) = P(A) · P(B / A).

Данное равенство выражает теорему умножения вероятностей[понятие: Теорема умножения вероятностей (tõenäosuste korrutamise lause) – вероятность произведения двух зависимых событий равна произведению вероятности одного события на условную вероятность второго события. В случае независимых событий вероятность произведения событий равна произведению вероятностей этих событий.] в случае зависимых событий. Рассмотрим теперь случай независимых событий А и В. Пусть n число всех возможных исходов испытания, k число исходов, благоприятствующих событию А, и m – число исходов, благоприятствующих событию В. Так как событие АВ заключается в том, что происходит как событие А, так и событие В, то по известному нам из комбинаторики правилу умножения всего для осуществления события АВ имеется k m возможностей, а общее число возможностей равно nn. Отсюда получим, что

P\left(AB\right)=\frac{k\cdot m}{n\cdot n}=\frac{k}{n}\cdot\frac{m}{n}=P\left(A\right)\cdot P\left(B\right).

Таким образом, в случае независимых событий

P(AB) = P(A) · P(B).

Пример 3.

Игральную кость бросают два раза. Пусть событие А состоит в выпадении 6 очков при первом бросании, а событие В в выпадении 6 очков при втором бросании. Поскольку события А и В независимы, то P\left(AB\right)=P\left(A\right)\cdot P\left(B\right)=\frac{1}{6}\cdot\frac{1}{6}=\frac{1}{36}\approx0,028.

Пример 4.

На шести гранях кубика отмечены цифры 1, 3, 3, 5, 5, 5. Кубик бросают три раза подряд. Найдем вероятность того, что в двух бросках из трех выпадет 5 очков.

Нарисуем так называемое «дерево» всех возможных случаев (которые в данном случае не равновозможны) и выберем из них интересующие нас случаи. Для вычисления вероятности запишем возле «ветвей дерева» вероятности, с которыми можно ожидать выпадение последующего числа очков (рис. 1.12, см. с. 36).

Рис. 1.12

Шесть отмеченных синим цветом случаев из нижней строки – это и есть отдельные частные случаи рассматриваемого события. Эти случаи (как и все остальные случаи нижней строки) являются взаимоисключающими. Вероятности частных случаев подсчитаем по правилу умножения вероятностей, двигаясь по «ветвям» от начала «дерева» до его соответствующих концов. Тогда

P(выпадение 5 очков в двух случаях при трех бросаниях кубика) = P(либо 155, либо 355, либо 515, либо 535, либо 551, либо 553) =) = \frac{1}{6}\cdot\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2} + \frac{1}{3}\cdot\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2} + \frac{1}{2}\cdot\frac{1}{6}\cdot\frac{1}{2} + \frac{1}{2}\cdot\frac{1}{3}\cdot\frac{1}{2} + \frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{6} + \frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{3} = \frac{3}{8}=0,375.

Пример 5.

Одновременно бросают две монеты. Найдем вероятность того, что хотя бы на одной из монет выпадет орел.

Пусть событие А означает выпадение орла на первой монете, а событие В выпадение орла на второй монете. Данные события не являются несовместными. Интересующее нас событие есть А + В и его вероятность P(AB)P(A) + P(B) – P(AB).

Так как события А и В к тому же независимы, то P\left(AB\right)=P\left(A\right)\cdot P\left(B\right)=\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2}=\frac{1}{4} и мы получим: P\left(A+B\right)=\frac{1}{2}+\frac{1}{2}-\frac{1}{4}=\frac{3}{4}.

Такой же результат получается при подсчете числа всех возможностей и числа благоприятствующих возможностей. Всего имеется 4 комбинации: орел-орел, орел-решка, решка-орел, решка-решка, из них 3 являются благоприятствующими. Таким образом, n = 4, k = 3, p = 3 : 4 = 0,75.

Пример 6.

На банкетном столе стоят 6 подносов с шоколадными конфетами. Один официант заполнил 4 подноса, положив на каждый по 15 конфет с начинкой и по 15 конфет без начинки, а второй официант – 2 подноса, положив на каждый по 10 конфет с начинкой и по 20 конфет без начинки. Найдем, какова вероятность того, что взятая наугад со случайного подноса конфета окажется с начинкой.

Такую задачу целесообразно решить не по готовым формулам, а с помощью рассуждений, пользуясь теоремами сложения и умножения вероятностей.

P(конфета с начинкой) = P(конфета с начинкой либо с подноса первого официанта, либо с подноса второго официанта). Уже из выражения либо ... либо следует, что соответствующие вероятности надо сложить. Поскольку события являются несовместными, то P(конфета с начинкой) = P(конфета с начинкой с подноса первого официанта) + P(конфета с начинкой с подноса второго официанта). Так как каждый официант заполнил несколько подносов, то события, записанные в скобках, означают, что сначала случайным образом выбирается поднос и лишь затем конфета с этого подноса. Следовательно, P(конфета с начинкой) = P(поднос первого официанта и конфета с начинкой с этого подноса) + P(поднос второго официанта и конфета с начинкой с этого подноса). В случае обоих слагаемых мы имеем дело с произведением двух событий, причем эти события (выбирается некоторый поднос и затем конфета с начинкой) являются зависимыми. Поэтому нужно воспользоваться теоремой, касающейся случая зависимых событий:

P(конфета с начинкой) = P(поднос первого официанта) ∙ P(конфета с начинкой с этого подноса) + P(поднос второго официанта) · P(конфета с начинкой с этого подноса) =

=\frac{4}{6}\cdot\frac{15}{30}+\frac{2}{6}\cdot\frac{10}{30}=\frac{4}{9}\approx0,44.

Упражнения A

Задание 110. Зависимые и независимые события

Ответ: события A и B являются .

Задание 111. Зависимые и независимые события

Ответ: события A и B являются .

Задание 112. Извлечение шаров из урны

Ответ: вероятность того, что в первом испытании был вынут черный шар, а во втором – белый, равна.

Задание 113. Ответы наугад

Ответ: вероятность того, что все ответы будут правильными, равна.

Задание 114. Ответы наугад

Ответ: вероятность того, что он ответит на все вопросы правильно, равна .

  • Будет ли эта вероятность большей, если вопросов будет больше или же если их будет меньше?

Ответ: вероятнгость правильно ответить на все вопросы будет большей, если вопросов будет .

  • Какова вероятность того, что ни на один вопрос не будет дан правильный ответ?

Ответ: вероятность того, что ни на один вопрос не будет дан правильный ответ, равна .

Задание 115. Дети одной семьи

Ответ: более вероятным является то, что дети , вероятность этого равна .

Задание 116. Одинаковые дни рождения

Ответ: вероятность этого составляет .

Задание 117. Одинаковые дни рождения

Ответ: соответствующая вероятность равна .

Задание 118. Дробь, допускающая сокращение на 6

Ответ: соответствующая вероятность равна .

Задание 119. Стрельба по мишени
  1. они оба поразят мишень?

    Ответ: P(A) = 
  2. хотя бы один из них поразит мишень?

    Ответ: P(B) = 

Упражнения Б

Задание 120. Извлечение карты из колоды
  • Какова вероятность того, что первая карта окажется картинкой черной масти (событие А)?

    Ответ: P(A) = 
  • Какова вероятность того, что вторая карта будет картинкой, если первая карта была картинкой черной масти (событие В)?

    Ответ: P(B) = 
  • Найдите вероятность того, что первой картой будет картинка черной масти, а второй картой картинка (валет, дама или король).

    Ответ: P(C) = 
Задание 121. Стрельба по мишени

Задание 122. Одинаковые дни рождения

Ответ: P(A) = 

Задание 123. Извлечение карты из колоды

Ответ: вероятность равна .

Задание 124. Выбор пуговицы

Ответ: P(A) = 

Задание 125. Извлечение шаров из урн

Ответ: P(A) = 

Задание 126. Извлечение шаров из урны

Ответ: P(A) = 

Задание 127. Вероятность брака

Ответ: вероятность того, что случайно выбранное из всей продукции смены изделие окажется бракованным, равна .

Задание 128. Выбор слив

В условиях задачи 111 найдите вероятности P(A), P(B/A) и PB / A¯, если в корзине 22 желтые и 12 лиловых слив.

P(A) = 

P(B / A)

PB / A¯

Задание 129. Выбор слив

Ответ: P(AB) =