какие события называются противоположными достоверными невозможными
1.2.1. Виды событий
Одно из базовых понятий тервера уже озвучено выше – это событие. События бывают достоверными, невозможными и случайными.
1) Достоверным называют событие, которое в результате испытания (осуществления определенных действий, определённого комплекса условий) обязательно произойдёт. Например, в условиях земного тяготения подброшенная монета непременно упадёт вниз.
3) И, наконец, событие называется случайным, если в результате испытания оно может, как произойти, так и не произойти, при этом должен иметь место принципиальный критерий случайности: случайное событие – есть следствие случайных факторов, воздействие которых предугадать невозможно или крайне затруднительно. Пример: в результате броска монеты выпадет «орёл». В рассмотренном случае случайные факторы – это форма и физические характеристики монеты, сила и направление броска, сопротивление воздуха и т.д.
Подчёркнутый критерий случайности очень важен – так, карточный шулер может очень ловко имитировать случайность и давать выигрывать клиенту, но ни о каких случайных факторах, влияющих на итоговый результат, речи не идёт.
Любой результат испытания называется исходом, который, собственно и представляет собой появление определённого события. В частности, при подбрасывании монеты возможно 2 исхода (случайных события): выпадет орёл, выпадет решка. Естественно, подразумевается, что данное испытание проводится в таких условиях, что монета не может встать на ребро или, скажем, зависнуть в невесомости.
События (любые) обозначают большими латинскими буквами 
либо теми же буквами с подстрочными индексами, например: 
. При этом стараются избегать буквы 
, которая зарезервирована под другие нужды.
Запишем следующие случайные события:
– в результате броска монеты выпадет «орёл»;
– в результате броска игральной кости (кубика) выпадет 5 очков;
– из карточной колоды будет извлечена карта трефовой масти.
Да, события прямо так и записывают в практических задачах, при этом в уместных случаях удобно использовать «говорящие» подстрочные индексы (хотя можно обойтись и без них).
И следует в третий раз подчеркнуть, что случайные события обязательно удовлетворяют вышеприведённому критерию случайности. В этом смысле особо показателен 3-й пример: если из колоды изначально удалить все карты трефовой масти, то событие 
становится невозможным. Наоборот, если испытателю известно, что, например, дама треф лежит снизу, то он при желании может сделать событие 
достоверным =) Таким образом, в данном примере предполагается, что карты хорошо перемешаны и их «рубашки» неразличимы, т.е. колода не является краплёной.
Важной характеристикой случайных событий является их равновозможность. Два или бОльшее количество событий называют равновозможными, если ни одно из них не является более возможным, чем другое. Например:
– выпадение орла или решки при броске монеты;
– выпадение 1, 2, 3, 4, 5 или 6 очков при броске игрального кубика;
– появление трефы, пики, бубны или червы при случайном извлечении карты из полной колоды.
При этом предполагается, что монета и кубик однородны и имеют геометрически правильную форму, а колода хорошо перемешана и «идеальна» с точки зрения неразличимости рубашек карт.
Могут ли быть те же события НЕ равновозможными? Легко. Так, если у монеты или кубика смещён центр тяжести, то гораздо чаще будут выпадать вполне определённые грани. Если кто-то ловко спрятал в рукаве туза треф, то становится менее возможным, что оппоненту будет сдана трефа, и, главное, менее возможно, что будет сдан туз.
Также вы можете изучить эту тему подробнее – просто, доступно, весело и бесплатно!
С наилучшими пожеланиями, Александр Емелин
Какие события называются противоположными достоверными невозможными
Событиями являются и результаты различных опытов, наблюдений и измерений.
1) из ящика с разноцветными шарами наугад вытаскивают белый шар;
2) на один из приобретенных лотерейных билетов выпал выигрыш;
3) при бросании игральной кости выпала цифра 6.
События делятся на достоверные, случайные и невозможные.
Достоверным называется событие, если оно обязательно произойдет в данном испытании.
Случайным называется событие, если оно может произойти, но может и не произойти в данном испытании.
Невозможным называется событие, если оно не может произойти в данном испытании.
За единицу принимают вероятность достоверного события, а вероятность невозможного события считают равной нулю. Тогда вероятность Р любого события А удовлетворяет неравенству:
Несовместными называются события, если появление одного из них
Пример. Опыт состоит в подбрасывании монеты, событие А – выпадение орла, событие В – выпадение решки. Эти события несовместны, равновозможны и единственно возможны.
Равновозможными называются события, если ни одно из них не является более возможным, чем другое.
Единственно возможными называются события, если в результате опыта хотя бы одно из них обязательно наступит. Говорят, что единственно возможные события образуют полную группу событий .
Рассмотрим классический метод определения вероятности некоторого случайного события. Пусть в результате некоторого опыта могут наступить события А1, А2, А3, …, Аn (элементарные исходы опыта), которые являются:
1)единственно возможными, т.е. в результате опыта хотя бы одно из них обязательно наступит;
2)несовместными, т.е. появление одного из них исключает появление всех остальных;
3)равновозможными, т.е. не существует никаких причин, в связи с которыми одно из событий появлялось бы чаще, чем остальные.
Пусть при появлении некоторых из этих событий наступает событие А. Обозначим число таких событий k (k≤n). А при появлении остальных (n-k) событий событие А не наступает. Говорят, что k событий (элементарных исходов), при которых появляется событие А, благоприятствуют событию А, а остальные (n-k) событий не благоприятствуют ему.
Вероятностью события А называется отношение числа k элементарных исходов, благоприятствующих этому событию, к общему числу элементарных исходов испытания n, если они равновозможны, несовместны и единственно возможны.
Алгебра и начала математического анализа. 11 класс
Конспект урока
Алгебра и начала математического анализа, 11 класс
Урок №33. Вероятность события. Сложение вероятностей.
Перечень вопросов, рассматриваемых в теме:
— события, испытания, вероятность, случайное событие, невозможного и достоверного события;
— понятие классической вероятности события;
— поиск вероятности случайного события, пользуясь определением классической вероятности;
— поиск вероятности суммы событий.
Испытанием называется осуществление определенных действий.
Событие— факт, который может произойти в результате испытания.
Любой результат испытания называется исходом.
Достоверным называют событие, которое в результате испытания обязательно произойдёт.
Невозможным называют событие, которое заведомо не произойдёт в результате испытания.
Пространство элементарных событий Ω — множество всех различных исходов произвольного испытания.
Если события не могут произойти одновременно в одном испытании, то события называются несовместными.
Противоположное событие происходит тогда, когда исходное событие А не происходит.
Полной группой событий называется такая система событий, что в результате испытания непременно произойдет одно и только одно из них.
Число испытаний, в которых событие наступило, назовем абсолютной частотой и обозначим n. Общее число произведенных испытаний обозначим N.
Отношение абсолютной частоты к числу испытаний n/N называется относительной частотой события.
Относительная частота показывает, какая доля испытаний завершилась наступлением данного события. Эта относительная частота и определяет вероятность случайного события. Её ещё называют статистической вероятностью события.
Суммой событий А и В называется событие А+В, которое состоит в том, что наступит или событие А, или событие В, или оба события одновременно.
Произведением событий А и В называется событие А•В, состоящее в совместном осуществлении событий А и В.
Колягин Ю.М., Ткачёва М.В., Фёдорова Н.Е., Шабунин М.И. Под ред. А.Б. Жижченко. Алгебра и начала математического анализа. 11 класс: учеб. для общеобразоват. учреждений: базовый и профил. Уровни. – 2-е изд. – М.: Просвещение, 2010. – 336 с.: ил. – ISBN 978-5-09-022250-1, сс. 180-188.
Открытые электронные ресурсы:
Решу ЕГЭ образовательный портал для подготовки к экзаменам https://ege.sdamgia.ru/.
Открытый банк заданий ЕГЭ ФИПИ, Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятностей, базовый уровень. Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятностей. Базовый уровень. http://ege.fipi.ru/.
Теоретический материал для самостоятельного изучения
В корзине лежат клубки ниток зеленого и белого цвета. Бабушка просит внучку достать ей клубок ниток и, внучка наугад из корзины вынимает один клубок. Какое из следующих событий может произойти?
1) вынутый предмет окажется клубком
2) вынутый предмет окажется красным клубком
3) вынутый предмет окажется зеленым клубком
4) вынутый предмет не окажется клубком
Ответ: первое и третье.
1. Теория вероятностей – раздел математики, изучающий случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними. Рассмотрим некоторые ключевые понятия, которые используются в теории вероятностей.
Испытанием называется осуществление определенных действий.
Под событием понимают любой факт, который может произойти в результате испытания.
Любой результат испытания называется исходом.
Достоверным называют событие, которое в результате испытания обязательно произойдёт.
Невозможным называют событие, которое заведомо не произойдёт в результате испытания.
События обычно обозначаются заглавными буквами латинского алфавита (А, В, С, D,…).
Рассматривая приведенный пример, мы можем сформулировать следующие заключения.
2. Определим еще несколько важных понятий теории вероятностей
Пространство элементарных событий Ω— множество всех различных исходов произвольного испытания.
Например, при броске одной игральной кости пространство элементарных событий Ω=
Если события не могут произойти одновременно в одном испытании, то события называются несовместными.
Например, при бросании монеты не могут одновременно выпасть «Орёл» и «Решка».
Простейшим примером несовместных событий является пара противоположных событий.
Противоположное событие происходит тогда, когда исходное событие А не происходит.
Событие, противоположное данному, обычно обозначается той же латинской буквой с чёрточкой сверху.
Полной группой событий называется такая система событий, что в результате испытания непременно произойдет одно и только одно из них.
Монету подбросили дважды. Укажите все элементарные события полной группы событий.
Элементарными событиями являются:
— Выпал один «орел» и одна «рещка».
3. Чтобы выяснить, насколько вероятно то или иное случайное событие, нужно подсчитать, как часто оно происходит.
Число испытаний, в которых событие наступило, назовем абсолютной частотой и обозначим n. Общее число произведенных испытаний обозначим N.
Отношение абсолютной частоты к числу испытаний n/N называется относительной частотой события.
Относительная частота показывает, какая доля испытаний завершилась наступлением данного события. Эта относительная частота и определяет вероятность случайного события. Ее еще называют статистической вероятностью события.
Статистическая вероятность события рассчитывается опытным путем.
Еще со времен Древнего Китая за 2238 лет до нашей эры на основании метрик демографы обнаружили, что на каждую тысячу новорожденных приходится 514 мальчиков.
Это означает, что Вероятность рождения мальчика составляет 0,514.
1. Классическое определение вероятности применяется для равновозможных событий.
К равновозможным (равновероятностным) относятся такие события, для которых нет никаких объективных оснований считать, что одно является более возможным, чем другие.
Например, при бросании игрального кубика события выпадения любого из очков равно возможны.
Рассмотрим произвольный эксперимент.
Пусть n— число всех исходов эксперимента, которые образуют полную группу попарно несовместных и равновозможных событий, m – число благоприятных событию А исходов. Тогда вероятностью события А называется число 
Согласно определению вероятности наименьшее значение вероятности принимает невозможное событие, так как оно не может наступить и для него m=0, значит и вероятность равна 0.
Наибольшее значение принимает достоверное событие. В силу того, что оно гарантированно произойдет, для него m=n, Р=m/n=n/n=1.
Произведением событий А и В называется событие А•В, состоящее в совместном осуществлении событий А и В.
Теорема сложения вероятностей несовместных событий: вероятность появления одного из двух несовместных событий А или В равна сумме вероятностей этих событий:
Примеры и разбор решения заданий тренировочного модуля
Известна история о том, как однажды к Г. Галилею явился солдат и попросил помочь ему в решении насущного вопроса: какая сумма 9 или 10 очков при бросании трех костей выпадает чаще?
Может показаться, что шансы равны, так как каждая сумма из 9 и 10 очков может быть получена одним их шести способов:
9 = 1 + 2 + 6 = 1 + 3 + 5 = 1 + 4 + 4 = 2 + 2 + 5 = 2 + 3 + 4 = 3 + 3 + 3;
10 = 1 + 3 + 6 = 1 + 4 + 5 = 2 + 2 + 6 = 2 + 3 + 5 = 2 + 4 + 4 = 3 + 3 + 4.
Однако с учетом перестановок для суммы 9 очков получается 25 различными способами (по 6 способов для первого, второго, пятого вариантов суммы, по 3 способа для третьего и четвертого вариантов, 1 способ для последнего варианта 6 + 6 + 3 + 3 + 6 + 1), а для суммы 10 очков – 27 различными способами (6 + 6 + 3 + 6 + 3 + 3). Как видно, шансы этих случайных событий довольно близки между собой и относятся друг к другу как 25:27, что и вызвало затруднения солдата.
Таким образом, чаще выпадает сумма 10.
Пример 2. В средние века среди феодальной знати были широко распространены азартные игры. Большим любителем таких игра был француз шевалье де Мере. Страстного игрока в кости, придворного французского короля шевалье де Мере можно отнести к числу «основателей» теории вероятностей. Заслуга его состоит в том, что он настойчиво заставлял математиков решать различные задачи, на которые наталкивался сам во время своей практики игры. Он хотел разбогатеть при помощи игры в кости. Для этого шевалье придумывал различные усложненные правила игры. Страстному игроку, но плохому математику, де Мере посчастливилось иметь такого друга, как Паскаль. В 1654 г. шевалье де Мере обратился к Блезу Паскалю за помощью в разрешении проблем, связанных с вероятностью благоприятных результатов при бросании игральных костей.
Одна из задач была поставлена следующим образом: Игральная кость бросается четыре раза. Шевалье бился об заклад, что при этом хотя бы один раз выпадет шесть очков. Какова вероятность выигрыша для шевалье? Ответ округлите до десятых.
Так как при каждом бросании игральной кости имеется 6 различных возможностей, то при четырех бросаниях кости число различных возможных случаев будет 6 · 6 · 6 · 6 = 1296.
Среди этих 1296 случаев будет 5 · 5 · 5 · 5 = 625 таких, где шестерка не выпадет ни разу.
В 1296 – 625 = 671 случае хотя бы один раз из четырех выпадает шестерка. Следовательно, вероятность выпадения хотя бы одной шестерки при четырех бросаниях кости равна 671/1296, что чуть больше 0,5.
Достоверное, недостоверное, случайные и несовместимые события
1. Достоверное, недостоверное, случайные и несовместимые события.
Достоверным называют событие, которое обязательно произойдёт, если будет осуществлена определенная совокупность условий.
Недостоверное или невозможное событие, которое заведомо не произойдёт, если будет осуществлена совокупность событий.
Случайное событие при осуществлении совокупности событий может либо произойти, либо не произойти.
События называют несовместными, если появление одного из них исключает появление двух других событий в одном и том же испытании
2. Классическое определение вероятности.
3. Элементарные исходы.
В формулах обозначается буквой n. Исходы = испытания.
Комбинации, состоящие из одних и тех же «n» различных элементов и отличающиеся порядком их расположения. Число всех возможных перестановок 
Это комбинации из «n» различных элементов, которые отличаются либо составом элементов, либо их порядком.
Это комбинации, составленные из “n” различных элементов по “m” элементов, которые отличаются хотя бы одним элементом.
7. Относительная частота.
Это отношение числа испытаний, в которых событие появилось, к общему числу фактически произведённых испытаний.
m – число появления события, n – общее число испытаний.
8. Полная группа событий. Равновозможные события.
Сумма вероятностей A1,A2,…,An, образуют полную группу
9. Противоположные события.
Это два единственно возможных события образующих полную группу
10. Сумма двух событий.
Суммой A+B двух событий A и B называют событие, состоящее в появление события A, или события B, или обоих этих событий.
11. Сумма нескольких событий.
Суммой нескольких событий называют событие, которое состоит в появлении хотя бы одного из этих событий.
Например, событие A+B+C состоит в появлении одного из следующих событий: А;B;С;A и B,A и C;B и C;A и B и С.
12. Произведение двух событий.
Произведением двух событий A и B называют событие AB, состоящее в совместном появлении этих событий.
13. Произведение нескольких событий.
Произведением нескольких событий называют событие, состоящее в совместном появлении этих
14. Испытания независимые относительно одного события.
Пусть вероятность события B не зависит от появления события A.
Событие B называют независимым от события A, если появление события A не изменят вероятности события B, то есть если условная вероятность события B равна его безусловной вероятности:
Два события называют независимыми, если вероятность их совмещения равна произведению вероятностей этих событий; в противоположном случае события называют зависимыми
15. Теорема умножения событий.
Для независимых событий теорема умножения P(АВ) = P(А)*PA(B) имеет вид P(AB) = P(A)*Р(B), т. е. вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий.
16. Условная вероятность.
Условной вероятностью 
называют вероятность события B, вычисленную в предположении, что событие A уже наступило.
17. Вероятность совместного появления двух событий.
Теорема Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:
18. Вероятность появления хотя бы одного события.
Вероятность появления хотя бы одного из событий A1,A2,…,An, независимых в совокупности, равна разности между единицей и произведением вероятностей противоположных событий 
Это совмещение нескольких отдельных событий, которые называются простыми
Простое событие – это результат испытания
20. Дискретная случайная величина.
Случайной называю величину, которая в результате испытания примет одно и только одно возможное значение, наперёд неизвестное и зависящее от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены.
Случайная величина называется дискретной, если она может принимать только конечное или счётное множество возможных значений. Дискретные случайные величины, которые могут принимать лишь целые неотрицательные значения, называются целочисленными и возникают при каких-то подсчётах.
21. Непрерывная случайная величина.
Случайная величина называется непрерывной, если она может принимать любое значение из некоторого интервала, причём этот интервал может быть ограниченным или неограниченным. Непрерывная случайная величина имеет несчётное множество значений, которые сплошь заполняют некоторый интервал числовой оси или всю ось. Возникает при изменении отклонения контрольного параметра изделия массового производства от её номинального значения, при изменении расстояния от центра цели до точки падения снаряда.
22. Закон распределения дискретной случайной величины.
Называют соответствие между всеми возможными значениями дискретной случайной величины и их вероятностями; его можно задать таблично, аналитически (в виде формулы) и графически.
23. Биноминальное распределение.
Биноминальным распределением вероятностей называется распределение вероятностей, определяемое формулой Бернулли.
— эта формула называется биноминальной так как её правая часть представляет собой (m+1) бином Ньютона:
Вероятность того, что событие A в n испытаниях наступило k раз.
Если в каждом из n независимых испытаний вероятность p появления события A постоянна, то как угодно близка к единице вероятность того, что отклонение относительной частоты от вероятности p по абсолютной величине будет сколь угодно малым, если число испытаний велико.
Пусть событие A может наступить при условии появления одного из несовместных событий B1, B2, …, Bn, образующих полную группу. Поскольку заранее не известно, какое событие наступит, их называют гипотезами.
Поток – это последовательность однородных событий, следующих одно за другим в случайные моменты времени (например, поток отказов технических систем, поток сообщений, поступающих в АСУ, и тому подобные).
Наиболее важными свойствами потоков являются : стационарность, ординарность и отсутствие последействия.
28. Свойства потоков события.
Стационарность потока означает, что его вероятностные характеристики не зависят от времени. Важнейшей характеристикой потока является его интенсивность l – среднее число событий в единице времени. Для стационарного потока l=const, а для нестационарного l=l(t) – функция времени.
Ординарность потока означает практическую невозможность появления двух и более событий в один и тот же момент времени.
Отсутствие последействия означает, что события появляются в потоке независимо друг от друга, т. е. вероятность появления определенного числа событий за некоторый произвольно выбранный промежуток времени не зависит от того, сколько событий произошло раньше (не зависит от предыстории изучаемого потока).
29. Независимые события. Интенсивность потока.
Интенсивность потока 
— среднее число событий, которые появляются в единицу времени.
30. Простейший (Пуассоновский) поток событий.
(2.2)
где а – среднее число событий, приходящихся на участок t. Для простейшего потока а=lt, а для нестационарного пуассоновского 
.
31. Закон распределения Пуассона.
Вероятность того, что в n испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события мала и равна p , событие наступит ровно k раз (безразлично в какой последовательности)) приближенно равна (тем точнее, чем больше n).
, где 
— среднее число появлений события в n испытаниях. В этом случае говорят, что случайная величина распределена по закону Пуассона.
32. Геометрическое распределение.
Из орудия производится стрельба по цели до первого попадания. Вероятность попадания в цель p=0,7. Найти вероятность того что попадание произойдёт при третьем выстреле.
Решение: Так как k=3, p=0,7, то q=0,3; искомая вероятность
33. Функция распределения.
Называют функцию F(x), определяющую для каждого x вероятность того, что случайная величина X примет значение меньшее x, то есть F(x)=P(X 0, ограничена снизу величиной 1–D(X)/ε2, т. е.
Таким образом, гамма-распределение является двухпараметрическим распределением, оно занимает важное место в математической статистике и теории надёжности. Это распределение имеет ограничение с одной стороны 
60. Распределение Эрланага k-го порядка.
(x>0;k=1,2,3…)
61. Функция надёжности.
Функцией надёжности R(t) называют функцию, определяющую вероятность безотказной работы элемента за время t: R(t)=P(T>t)=1-F(t)
Показательным законом надёжности называют функцию надёжности определяемую равенством 
где — интенсивность отказов.
62. Система двух случайных величин.
Совокупность двух случайных величин (X,Y), рассматриваемых совместно, называется системой двух случайных величин, геометрически интерпретируется как случайная точка с координатами (X,Y) на плоскости xOy или как случайный вектор, направленный из начала координат.
Величины, возможные значения которых определяются двумя, тремя, …, n числами, называют соответственно двумерными, трехмерными, … n-мерными.
63. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины.
Называют перечень возможных значений этой величины, то есть пар чисел xi,yj и их вероятностей p(xi,yi)(i=1,2,…,n; j=1,2,…m). Обычно закон распределения задают в виде таблицы СС двойным входом.
Первая строка таблицы содержит все возможные значении составляющей X, а первый столбец – все возможные составляющей Y. В клетке, стоящей на пересечении «столбца xi» и «строки yi», указана вероятность p(xi,yi) того, что двумерная случайная величина примет значение (xi,yi)
Называют функцию F(x,y), определяющую для каждой пары чисел x,y вероятность того, что X примет значение, меньшее x, и при этом, Y примет значение, меньшее y: F(x,y)=P(X 0, ограничена снизу величиной 1–D(X)/ε2, т. е.
Таким образом, гамма-распределение является двухпараметрическим распределением, оно занимает важное место в математической статистике и теории надёжности. Это распределение имеет ограничение с одной стороны 
(x>0;k=1,2,3…)
61. Функция надёжности.
Показательным законом надёжности называют функцию надёжности определяемую равенством 
где 
— интенсивность отказов.
62. Система двух случайных величин.
Совокупность двух случайных величин (X,Y), рассматриваемых совместно, называется системой двух случайных величин, геометрически интерпретируется как случайная точка с координатами (X,Y) на плоскости xOy или как случайный вектор, направленный из начала координат.
Величины, возможные значения которых определяются двумя, тремя, …, n числами, называют соответственно двумерными, трехмерными, … n-мерными.
63. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины.
Называют перечень возможных значений этой величины, то есть пар чисел xi,yj и их вероятностей p(xi,yi)(i=1,2,…,n; j=1,2,…m). Обычно закон распределения задают в виде таблицы СС двойным входом.
Первая строка таблицы содержит все возможные значении составляющей X, а первый столбец – все возможные составляющей Y. В клетке, стоящей на пересечении «столбца xi» и «строки yi», указана вероятность p(xi,yi) того, что двумерная случайная величина примет значение (xi,yi)
Называют функцию F(x,y), определяющую для каждой пары чисел x,y вероятность того, что X примет значение, меньшее x, и при этом, Y примет значение, меньшее y: F(x,y)=P(X