2-mavzu. Extimollarni qo’shish va ko’paytirish teoremalari. Shartli extimollik. Xodisalarning bog’liqsizligi. To’la extimollik va Bayes formulalari

2-mavzu. Extimollarni qo’shish va ko’paytirish teoremalari.Shartli extimollik.Xodisalarning bog’liqsizligi.To’la extimollik va Bayes formulalari.
Kolmogorov aksiomalarining tatbiqi sifatida quyidagi xossalarni keltiramiz:

1. 
   Mumkin bo‘lmagan hodisaning ehtimoli nolga teng
   

.

2. 
   Qarama-qarshi hodisalarning ehtimolliklari yig‘indisi birga teng
   

.

3. 
   Ixtiyoriy hodisaning ehtimolligi uchun quyidagi munosabat o‘rinli:
   

4. 
   Agar bo‘lsa, u holda .
   
5. 
   Agar birgalikda bo‘lmagan hodisalar to‘la gruppani tashkil etsa, ya’ni va bo‘lsa u holda
   

.
Isboti:
1. tengliklardan A3 aksiomaga ko‘ra
2. tengliklardan hamda A2 va A3 aksiomalardan esa tenglik kelib chiqadi.
3. 2-xossaga ko‘ra va A1 aksiomaga asosan .
4. ekanligidan va . A3 aksiomaga ko‘ra , ammo bo‘lgani uchun .
5. tenglik, A2 va A3 aksiomalarga ko‘ra . ■

1.11 Shartli ehtimollik

va hodisalar biror tajribadagi hodisalar bo‘lsin.

• 
  hodisaning hodisa ro‘y bergandagi shartli ehtimolligi deb,
  

(1.11.1)

nisbatga aytiladi. Bu ehtimollikni orqali belgilaymiz.

Shartli ehtimollik ham Kolmogorov aksiomalarini qanoatlantiradi:
1. ;
2. ;
3. Agar bo‘lsa, u holda

chunki ekanligidan,
1.10-misol. Idishda 3 ta oq va 7 ta qora shar bor. Tavakkaliga ketma-ket bittadan 2 ta shar olinadi. Birinchi shar oq rangda bo‘lsa ikkinchi sharning qora rangda bo‘lishi ehtimolligini toping.
Bu misolni ikki usul bilan yechish mumkin:

1. 
   A={birinchi shar oq rangda}, ={ikkinchi shar qora rangda}. A hodisa ro‘y berganidan so‘ng idishda 2 ta oq va 7 ta qora shar qoladi. Shuning uchun .
   
2. 
   (1.11.1) formuladan foydalanib, hisoblaymiz: ,
   

Shartli ehtimollik formulasiga ko‘ra: .

Shartli ehtimollik formulasidan hodisalar ko‘paytmasi ehtimolligi uchun ushbu formula kelib chiqadi:

(1.11.2)

(1.11.2) tenglik ko‘paytirish qoidasi(teoremasi) deyiladi. Bu qoidani n ta hodisa uchun umumlashtiramiz:

. (1.11.3)

• 
  Agar tenglik o‘rinli bo‘lsa, u holda hodisa hodisaga bog‘liq emas deyiladi va orqali belgilanadi.
  

Agar bo‘lsa, u holda (1.11.2) formulani quyidagicha yozish mumkin:
.

• 
  va hodisalar o‘zaro bog‘liq emas deyiladi, agar
  

munosabat o‘rinli bo‘lsa.

Lemma. Agar bo‘lsa, u holda , va bo‘ladi.
Isboti: bo‘lsin. U holda munosabat o‘rinli bo‘ladi. tenglikdan foydalanib, quyidagiga ega bo‘lamiz:

Demak, . Qolganlari ham xuddi shunday isbotlanadi. ■

To‘la ehtimollik va Bayes formulalari

juft-jufti bilan birgalikda bo‘lmagan hodisalar to‘la gruppani tashkil etsin, ya’ni va . U holda ekanligini hisobga olib, ni ko‘rinishda yozamiz. ekanligidan ekani kelib chiqadi. hodisaning ehtimolligini hisoblaymiz:


. (1.12.1)

Ko‘paytirish qoidasiga ko‘ra bo‘ladi. Bu tenglikni (1.12.1) ga qo‘llasak,

.

• 
  Agar bo‘lsa, u holda
  

(1.12.2)

tenglik o‘rinli bo‘ladi. Bu tenglik to‘la ehtimollik formulasi deyiladi.

1.11-masala. Detallar partiyasi uch ishchi tomonidan tayyorlanadi. Birinchi ishchi barcha detallarning 25%ini, ikkinchi ishchi 35%ini, uchinchsi esa 40%ini tayyorlaydi. Bu uchchala ishchining tayyorlagan detallarining sifatsiz bo‘lish ehtimolliklari mos ravishda 0.05,0.04 va 0.02 ga teng bo‘lsa, tekshirish uchun partiyadan olingan detalning sifatsiz bo‘lish ehtimolligini toping.
A_i={detal i-ishchi tomonidan tayyorlangan} , B={tekshirish uchun olingan detal sifatsiz} hodisalarni kiritamiz va quyidagi ehtimolliklarni hisoblaymiz:
,

. To‘la ehtimollik formulasiga asosan .

va hodisalar ko‘paytmasi uchun

(1.12.3)
(1.12.4)

tengliklar o‘rinli. (1.12.3) va (1.12.4) tengliklardan quyidagilarni hosil qilamiz:

,

. (1.12.5)
Bu yerda . (1.12.5) tenglik Bayes formulasi deyiladi. Bayes formulasi yana gipotezalar teoremasi deb ham ataladi. Agar hodisalarni gipotezalar deb olsak, u holda ehtimollik gipotezaning aprior(“a priori” lotincha tajribagacha), shartli ehtimollik esa aposterior(“a posteriori” tajribadan keyingi) ehtimolligi deyiladi.
1.12-masala. 1.11-misolda sifatsiz detal ikkinchi ishchi tomonidan tayyorlangan bo‘lishi ehtimolligini toping. Bayes formulasiga ko‘ra:

.