Любая наука, которая развивает общую теорию какого-нибудь круга явлений, содержит ряд базовых основных понятий. В геометрии таким
понятием являются точки, прямые, линии, в механике — понятие силы, массы скорости, ускорения. Естественно, что не все основные понятия могут
быть полностью определены, ибо "определить" понятие — значит свести его к другим, более известным. Очевидно, процесс определения одних
понятий через другие должен где-то кончаться, дойдя до самых первичных понятий, к которым сводятся все остальные и которые сами не
определяются, а только поясняются. Такие понятия существуют и в теории вероятностей. Рассмотрим некоторые из них.
Под экспериментом (испытанием, опытом) мы будем понимать некоторую воспроизводимую совокупность условий, в которых наблюдается то
или другое явление, фиксируется тот или иной результат. Заметим, что "опыт" не обязательно должен быть поставлен человеком; он может
протекать независимо от него; при этом человек выступает в роли наблюдателя или фиксатора происходящего: от него зависит только решение, что
именно наблюдать и какие явления фиксировать
Если результат эксперимента варьируется при его повторении, говорят об опыте со случайным исходом. Именно такие опыты мы будем здесь
рассматривать и добавление "со случайным исходом" для краткости опускать. Тот факт, что при повторении опыта его основные условия
сохраняются, и, значит, мы вправе ожидать устойчивости частот, тоже не будем каждый раз оговаривать.
Случайным событием (или просто событием) называется всякий факт, который в опыте со случайным исходом может произойти или не
произойти. События мы будем обозначать большими буквами латинского алфавита.
Для примера рассмотрим несколько событий:
· Бросание монеты; событие A — появление герба.
· Бросание трех монет; событие B — появление трех гербов.
· Передача группы из n сигналов; событие C — искажение хотя бы одного из них.
· Выстрел по мишени; событие D — попадание.
· Вынимание наугад одной карты из колоды; событие Е — появление туза.
· Тот же опыт, что в примере 5; событие F — появление карты червонной масти.
Во всех примерах события A, B, C обладают какой-то степенью возможности — одни большей, другие меньшей, причем для некоторых из них
мы сразу можем решить, какое из них более, а какое менее возможно. Например, событие A более возможно (вероятно), чем B, а событие F более
возможно, чем Е. Любое случайное событие обладает какой-то степенью возможности, которую в принципе можно измерить численно. Чтобы
сравнивать события по степени их возможности, нужно связать с каждым из них какое-то число, которое тем больше, чем больше возможность
события. Это число мы и назовем вероятностью события.
Сравнивая между собой по степени возможности различные события, мы склонны считать более вероятными те события, которые происходят
чаще, менее вероятными — те, которые происходят реже; маловероятными — те, которые вообще не происходят. Например, событие "выпадение
дождя в Москве 1-го июня предстоящего года" более вероятно, чем "выпадение снега в Москве в тот же день", а событие "землетрясения в Москве,
превышающее по интенсивности 3 балла, в течение предстоящего года" вообще мало вероятно (хотя такое землетрясение и наблюдалось в 1977 г.,
и статистика говорит, что подобные события происходят раз в 100 лет). Таким образом, понятие вероятности события с самого начала тесно
связано с понятием его частоты.
Характеризуя вероятности событий числами, нужно установить какую-то единицу измерения. В качестве такой единицы естественно взять
вероятность достоверного события, т. е. такого события, которое в результате опыта неизбежно должно произойти. Пример достоверного события
— выпадение не более шести очков при бросании игральной кости. Другой пример достоверного события: "камень, брошенный вверх, вернется на
Землю, а не станет её искусственным спутником".
Противоположностью достоверного события является невозможное событие — то, которое в данном опыте вообще не может произойти.
Пример: "выпадение 12 очков при бросании одной игральной кости".
Если приписать достоверному событию вероятность, равную единице, а невозможному — нулю, то все другие события — возможные, но не
достоверные будут характеризоваться вероятностями, лежащими между нулем и единицей, составляющими какую то долю единицы.
Таким образом, установлены единица измерения вероятности — вероятность достоверного события и диапазон вероятностей — числа от нуля
до единицы.
Какое бы событие A мы бы ни взяли, его вероятность P(A) удовлетворяет условию: 0<P(A)<1.
Очень большую роль в применении вероятностных методов играют практически достоверные и практически невозможные события.
Событие A называется практически невозможным, если его вероятность не в точности равна нулю, но очень близка к нему.
В качестве примера рассмотрим следующий опыт: 32 буквы разрезной азбуки смешали между собой; наугад вынимается одна карточка,
стоящая на ней буква записывается, карточка возвращается обратно и смешивается с другими. Такой опыт производится 25 раз. Событие A состоит
в том, что после 25 выниманий мы запишем первую строчку "Евгения Онегина":
"Мой дядя самых честных правил". Событие A не является физически невозможным, но вероятность его настолько мала, что событие с такой
вероятностью можно смело считать практически невозможным.
Аналогично, практически достоверным является событие, вероятность которого не в точности равна единице, но очень близка к ней.
Введем новое важное понятие: противоположное событие. Противоположным событию А называется событие А, состоящее в непоявлении
события А.
Пример. Один выстрел по мишени. Событие А — попадание в десятку. Противоположное событие А — непопадание в десятку.
Вернемся к практически невозможным и практически достоверным событиям. Если какое-то событие А практически невозможно, то
противоположное ему событие А практически достоверно (и наоборот).
Практически невозможные (и сопутствующие им практически достоверные) события играют большую роль в теории вероятностей: на них
основана вся её познавательная ценность. Ни один прогноз в области случайных явлений не является и не может являться полностью достоверным;
он может быть только практически достоверным, т. е. осуществляться с очень большой вероятностью.
В основе применения всех выводов и рекомендаций, добываемых с помощью теории вероятностей, лежит принцип практической уверенности,
который можно сформулировать следующим образом:
Если вероятность события А в данном опыте весьма мала, то (при однократном выполнении опыта) можно вести себя так, как будто событие А
вообще невозможно, т. е. не рассчитывать на его появление.
В повседневной жизни мы постоянно (хотя и бессознательно) пользуемся этим принципом. Например, выезжая куда-то на такси, мы не
рассчитываем на возможность погибнуть в дорожной катастрофе, хотя некоторая (весьма малая) вероятность этого события все же имеется.
Отправляясь летом на Кавказ или в Крым, мы не захватываем с собой зимней верхней одежды, хотя какая-то (очень малая) вероятность того, что
нас настигнет мороз, всё-таки не равна нулю.
Переходим к самому тонкому и трудному вопросу: насколько мала должна быть вероятность события, чтобы его можно было считать
практически невозможным?
Ответ на вопрос выходит за рамки математической теории и в каждом отдельном случае решается из практических соображений, в
соответствии с той важностью, которую имеет желаемый для нас результат опыта. Чем опаснее для нас возможная ошибка предсказания, тем ближе
к нулю должна быть вероятность события, чтобы его считать практически невозможным.
Существует класс опытов, для которых вероятности их возможных исходов можно вычислить, исходя непосредственно из самих условий опыта.
Для этого нужно, чтобы различные исходы опыта обладали симметрией и в силу этого были объективно одинаково возможными.
Рассмотрим, например, опыт, состоящий в бросании игральной кости. Если кубик выполнен симметрично, "правильно" (центр тяжести не смещен
ни к одной из граней), естественно предположить, что любая из граней будет выпадать так же часто, как каждая из остальных. Так как достоверное
событие "выпадает какая-то из граней" имеет вероятность, равную единице, и распадается на шесть одинаково равных вариантов (1, 2, 3, 4, 5 или 6
очков), то естественно приписать каждому из них вероятность, равную 1/6.
Для всякого опыта, обладающего симметрией возможных исходов, можно применить аналогичный прием, который называется
непосредственным подсчетом вероятностей.
Перед тем как дать способ непосредственного подсчёта вероятностей, введём некоторые вспомогательные понятия.
Говорят, что несколько событий в данном опыте образуют полную группу, если в результате опыта неизбежно должно появиться хотя бы одно
из них.
Примеры событий, образующих полную группу:
· Появление "1", "2", "3", "4", "5", "6" очков при бросании игральной кости.
· Два попадания, два промаха и одно попадание, один промах при двух выстрелах по мишени.
Несколько событий в данном опыте называются несовместимыми, если никакие два из них не могут появиться вместе. Примеры
несовместимых событий:
· Два попадания и два промаха при двух выстрелах.
· Выпадение герба и выпадение решки при бросании монеты.
· Выпадение двух, выпадение трех и выпадение пяти очков при однократном бросании игральной кости.
Несколько событий называются равновозможными, если по условиям симметрии есть основание считать, что ни одно из них не является более
объективно возможным, чем другое.
Заметим, что равновозможные события не могут проявляться иначе, чем в опытах, обладающих симметрией возможных исходов; наше
незнание о том, какое из них вероятнее, не есть основание для того, чтобы считать события равновозможными.
Примеры равновозможных событий:
· Выпадение герба и выпадение решки при бросании симметричной, "правильной монеты".
· Появление карты "червонной", "бубновой", "трефовой" или "пиковой" масти при вынимании карты из колоды.
С опытами, обладающими симметрией исходов, связываются особые группы событий: они образуют полную группу, несовместимы и
равновозможны.
События, образующие такую группу, называются случаями. Примеры случаев:
· Появление герба и решки при бросании монеты.
· Появление "1", "2", "3", "4", "5" и "6" очков при бросании игральной кости.
Если опыт обладает симметрией возможных исходов, то случаи представляют собой набор его равновозможных и исключающих друг друга
исходов. Про такой случай говорят, что он сводится к схеме случаев. Для таких опытов возможен непосредственный подсчет вероятностей,
основанный на подсчете доли так называемых благоприятных случаев в общем их числе.
Случай называется благоприятным (или "благоприятствующим") событию A, если появление этого случая влечет за собой появление данного
события.
В случае, если опыт сводится к схеме случаев, то вероятность события A в данном опыте можно вычислить как долю благоприятных случаев в
общем их числе:
P(A)= m/n , где m — число случаев, благоприятных событию A; n — общее число случаев.
Эта формула называется "классической формулой" для вычисления вероятностей. Предложенная еще в XVII веке, когда главным полем
приложения теории вероятностей были азартные игры (в которых симметрия возможных исходов обеспечивается специальными мерами), она
долгое время (вплоть до XIX века) фигурировала в литературе как "определение вероятности"; те задачи, в которых схема случаев отсутствует,
искусственными приемами сводились к ней. В настоящее время формального определения вероятности не дается, т. к. это понятие считается
первичным и не определяется.
Сегодня для вычисления вероятностей применяется закон распределения Пуассона.
Оно описывает:
· показания счетчика, снимаемые через каждый интервал времени Т;
· число зарегистрированных событий.
Многие физические явления приводят именно к такому распределению вероятностей Пуассона, поэтому оно играет большую роль в
практическом применении теории вероятностей.
|