Простое объяснение теоремы байеса. Идеи байеса для менеджеров

Подробно теорема Байеса излагается в отдельной статье . Это замечательная работа, но в ней 15 000 слов. В этом же переводе статьи от Kalid Azad кратко объясняется самая суть теоремы.

Результаты исследований и испытаний – это не события. Существует метод диагностики рака, а есть само событие - наличие заболевания. Алгоритм проверяет, содержит ли письмо спам, но событие (на почту действительно пришел спам) нужно рассматривать отдельно от результата его работы.
В результатах испытаний бывают ошибки. Часто наши методы исследований выявляют то, чего нет (ложноположительный результат), и не выявляют то, что есть (ложноотрицательный результат).
С помощью испытаний мы получаем вероятности определенного исхода. Мы слишком часто рассматриваем результаты испытания сами по себе и не учитываем ошибки метода.
Ложноположительные результаты искажают картину. Предположим, что вы пытаетесь выявить какой-то очень редкий феномен (1 случай на 1000000). Даже если ваш метод точен, вероятнее всего, его положительный результат будет на самом деле ложноположительным.
Работать удобнее с натуральными числами. Лучше сказать: 100 из 10000, а не 1%. При таком подходе будет меньше ошибок, особенно при умножении. Допустим, нам нужно дальше работать с этим 1%. Рассуждения в процентах неуклюжи: «в 80% случаев из 1% получили положительный исход». Гораздо легче информация воспринимается так: «в 80 случаях из 100 наблюдали положительный исход».
Даже в науке любой факт - это всего лишь результат применения какого-либо метода. С философской точки зрения научный эксперимент – это всего лишь испытание с вероятной ошибкой. Есть метод, выявляющий химическое вещество или какой-нибудь феномен, и есть само событие - присутствие этого феномена. Наши методы испытаний могут дать ложный результат, а любое оборудование обладает присущей ему ошибкой.

Tеорема Байеса превращает результаты испытаний в вероятность событий.

Если нам известна вероятность события и вероятность ложноположительных и ложноотрицательных результатов, мы можем исправить ошибки измерений.
Теорема соотносит вероятность события с вероятностью определенного исхода. Мы можем соотнести Pr(A|X): вероятность события А, если дан исход X, и Pr(X|A): вероятность исхода X, если дано событие А.

Разберемся в методе

В статье, на которую дана ссылка в начале этого эссе, разбирается метод диагностики (маммограмма), выявляющий рак груди. Рассмотрим этот метод подробно.

1% всех женщин болеют раком груди (и, соответственно, 99% не болеют)
80% маммограмм выявляют заболевание, когда оно действительно есть (и, соответственно, 20% не выявляют)
9,6% исследований выявляют рак, когда его нет (и, соответственно, 90,4% верно определяют отрицательный результат)

Теперь оформим такую таблицу:

Как работать с этим данными?

1% женщин болеют раком груди
если у пациентки выявили заболевание, смотрим в первую колонку: есть 80% вероятность того, что метод дал верный результат, и 20% вероятность того, что результат исследования неправильный (ложноотрицательный)
если у пациентки заболевание не выявили, смотрим на вторую колонку. С вероятностью 9,6% можно сказать, что положительный результат исследования неверен, и с 90,4% вероятностью можно сказать, что пациентка действительно здорова.

Насколько метод точен?

Теперь разберем положительный результат теста. Какова вероятность того, что человек действительно болен: 80%, 90%, 1%?

Давайте подумаем:

Есть положительный результат. Разберем все возможные исходы: полученный результат может быть как истинным положительным, так и ложноположительным.
Вероятность истинного положительного результата равна: вероятность заболеть, умноженная на вероятность того, что тест действительно выявил заболевание. 1% * 80% = .008
Вероятность ложноположительного результата равна: вероятность того, что заболевания нет, умноженная на вероятность того, что метод выявил заболевание неверно. 99% * 9.6% = .09504

Теперь таблица выглядит так:

Какова вероятность, что человек действительно болен, если получен положительный результат маммограммы? Вероятность события - это отношение количества возможных исходов события к общему количеству всех возможных исходов.

Вероятность события = исходы события / все возможные исходы

Вероятность истинного положительного результата – .008. Вероятность положительного результата - это вероятность истинного положительного исхода + вероятность ложноположительного.

(.008 + 0.09504 = .10304)

Итак, вероятность заболевания при положительном результате исследования рассчитывается так: .008/.10304 = 0.0776. Эта величина составляет около 7.8%.

То есть положительный результат маммограммы значит только то, что вероятность наличия заболевания – 7,8%, а не 80% (последняя величина - это лишь предполагаемая точность метода). Такой результат кажется поначалу непонятным и странным, но нужно учесть: метод дает ложноположительный результат в 9,6% случаев (а это довольно много), поэтому в выборке будет много ложноположительных результатов. Для редкого заболевания большинство положительных результатов будут ложноположительными.

Давайте пробежимся глазами по таблице и попробуем интуитивно ухватить смысл теоремы. Если у нас есть 100 человек, только у одного из них есть заболевание (1%). У этого человека с 80% вероятностью метод даст положительный результат. Из оставшихся 99% у 10% будут положительные результаты, что дает нам, грубо говоря, 10 ложноположительных исходов из 100. Если мы рассмотрим все положительные результаты, то только 1 из 11 будет верным. Таким образом, если получен положительный результат, вероятность заболевания составляет 1/11.

Выше мы посчитали, что эта вероятность равна 7,8%, т.е. число на самом деле ближе к 1/13, однако здесь с помощью простого рассуждения нам удалось найти приблизительную оценку без калькулятора.

Теорема Байеса

Теперь опишем ход наших мыслей формулой, которая и называется теоремой Байеса. Эта теорема позволяет исправить результаты исследования в соответствии с искажением, которое вносят ложноположительные результаты:

Pr(A|X) = вероятность заболевания (А) при положительном результате (X). Это как раз то, что мы хотим знать: какова вероятность события в случае положительного исхода. В нашем примере она равна 7,8%.
Pr(X|A) = вероятность положительного результата (X) в случае, когда больной действительно болен (А). В нашем случае это величина истинных положительных – 80%
Pr(A) = вероятность заболеть (1%)
Pr(not A) = вероятность не заболеть (99%)
Pr(X|not A) = вероятность положительного исхода исследования в случае, если заболевания нет. Это величина ложноположительных – 9,6 %.

Можно сделать заключение: чтобы получить вероятность события, нужно вероятность истинного положительного исхода разделить на вероятность всех положительных исходов. Теперь мы можем упростить уравнение:
Pr(X) – это константа нормализации. Она сослужила нам хорошую службу: без нее положительный исход испытаний дал бы нам 80% вероятность события.
Pr(X) – это вероятность любого положительного результата, будет ли это настоящий положительный результат при исследовании больных (1%) или ложноположительный при исследовании здоровых людей (99%).

В нашем примере Pr(X) – довольно большое число, потому что велика вероятность ложноположительных результатов.

Pr(X) создает результат 7,8%, который на первый взгляд кажется противоречащим здравому смыслу.

Смысл теоремы

Мы проводим испытания, чтоб выяснить истинное положение вещей. Если наши испытания совершенны и точны, тогда вероятности испытаний и вероятности событий совпадут. Все положительные результаты будут действительно положительными, а отрицательные - отрицательными. Но мы живем в реальном мире. И в нашем мире испытания дают неверные результаты. Теорема Байеса учитывает искаженные результаты, исправляет ошибки, воссоздает генеральную совокупность и находит вероятность истинного положительного результата.

Спам-фильтр

Теорема Байеса удачно применяется в спам-фильтрах.

У нас есть:

событие А - в письме спам
результат испытания - содержание в письме определенных слов:

Фильтр берет в расчет результаты испытаний (содержание в письме определенных слов) и предсказывает, содержит ли письмо спам. Всем понятно, что, например, слово «виагра» чаще встречается в спаме, чем в обычных письмах.

Фильтр спама на основе черного списка обладает недостатками - он часто выдает ложноположительные результаты.

Спам-фильтр на основе теоремы Байеса использует взвешенный и разумный подход: он работает с вероятностями. Когда мы анализируем слова в письме, мы можем рассчитать вероятность того, что письмо - это спам, а не принимать решения по типу «да/нет». Если вероятность того, что письмо содержит спам, равна 99%, то письмо и вправду является таковым.

Со временем фильтр тренируется на все большей выборке и обновляет вероятности. Так, продвинутые фильтры, созданные на основе теоремы Байеса, проверяют множество слов подряд и используют их в качестве данных.

Дополнительные источники:

Теги: Добавить метки

Краткая теория

Если событие наступает только при условии появления одного из событий образующих полную группу несовместных событий, то равна сумме произведений вероятностей каждого из событий на соответствующую условную вероятность кошелек .

При этом события называются гипотезами, а вероятности – априорными. Эта формула называется формулой полной вероятности.

Формула Байеса применяется при решении практических задач, когда событие , появляющееся совместно с каким-либо из событий образующих полную группу событий произошло и требуется провести количественную переоценку вероятностей гипотез . Априорные (до опыта) вероятности известны. Требуется вычислить апостериорные (после опыта) вероятности, т.е. по существу нужно найти условные вероятности . Формула Байеса выглядит так:

Пример решения задачи

Условие задачи 1

На фабрике станки 1,2 и 3 производят соответственно 20%, 35% и 45% всех деталей. В их продукции брак составляет соответственно 6%, 4%, 2%. Какова вероятность того, что случайно выбранное изделие оказалось дефектным? Какова вероятность того, что оно было произведено: а) станком 1; б) станком 2; в) станком 3?

Решение задачи 1

Обозначим через событие, состоящее в том, что стандартное изделие оказалось дефектным.

Событие может произойти только при условии наступления одного из трех событий:

Изделие произведено на станке 1;

Изделие произведено на станке 2;

Изделие произведено на станке 3;

Запишем условные вероятности:

Формула полной вероятности

Если событие может произойти только при выполнении одного из событий , которые образуютполную группу несовместных событий, то вероятность события вычисляется по формуле

По формуле полной вероятности находим вероятность события :

Формула Байеса

Формула Байеса позволяет «переставить причину и следствие»: по известному факту события вычислить вероятность того, что оно было вызвано данной причиной.

Вероятность того, что дефектное изделие изготовлено на станке 1:

Вероятность того, что дефектное изделие изготовлено на станке 2:

Вероятность того, что дефектное изделие изготовлено на станке 3:

Условие задачи 2

Группа состоит из 1 отличника, 5 хорошо успевающих студентов и 14 студентов, успевающих посредственно. Отличник отвечает на 5 и 4 с равной вероятностью, хорошист отвечает на 5, 4 и 3 с равной вероятностью, и посредственно успевающий студент отвечает на 4,3 и 2 с равной вероятностью. Случайно выбранный студент ответил на 4. Какова вероятность того, что был вызван посредственно успевающий студент?

Решение задачи 2

Гипотезы и условные вероятности

Возможны следующие гипотезы:

Отвечал отличник;

Отвечал хорошист;

–отвечал посредственно занимающийся студент;

Пусть событие -студент получит 4.

Условные вероятности:

Ответ:

Дано определение геометрической вероятности и подробно рассмотрена широко известная задача о встрече.

ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ INFORMATION TECHNOLOGY, COMPUTER SCIENCE, AND MANAGEMENT

О применимости формулы Байеса

DOI 10.12737/16076

А. И. Долгов **

1Акционерное общество «Конструкторское бюро по радиоконтролю систем управления, навигации и связи», г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация

On applicability of Bayes" formula*** A. I. Dolgov1**

1«Design bureau on monitoring of control, navigation and communication systems» JSC, Rostov-on-Don, Russian Federation

Предметом данного исследования является формула Байеса. Цель настоящей работы - анализ и расширение области применения формулы. Первоочередной задачей представляется изучение публикаций, посвященных указанной проблеме, позволившее выявить недостатки применения формулы Байе-са, приводящие к некорректным результатам. Следующая задача - построение модификаций формулы Байеса, обеспечивающих учет различных одиночных свидетельств с получением корректных результатов. И, наконец, на примере конкретных исходных данных сравниваются некорректные результаты, получаемые с применением формулы Байеса, и корректные результаты, вычисляемые с помощью предлагаемых модификаций. При проведении исследования использованы два метода. Во-первых, проведен анализ принципов построения известных выражений, применяемых для записи формулы Байеса и ее модификаций. Во-вторых, выполнена сравнительная оценка результатов (в том числе количественная). Предлагаемые модификации обеспечивают более широкое применение формулы Байеса в теории и на практике, в том числе при решении прикладных задач.

Ключевые слова: условные вероятности, несовместные гипотезы, совместимые и несовместимые свидетельства, нормирование.

Bayes" formula is the research subject. The work objective is to analyze the formula application and widen the scope of its applicability. The first-priority problem includes the identification of the Bayes" formula disadvantages based on the study of the relevant publications leading to incorrect results. The next task is to construct the Bayes" formula modifications to provide an accounting of various single indications to obtain correct results. And finally, the incorrect results obtained with the application of Bayes" formula are compared to the correct results calculated with the use of the proposed formula modifications by the example of the specific initial data. Two methods are used in studies. First, the analysis of the principles of constructing the known expressions used to record the Bayesian formula and its modifications is conducted. Secondly, a comparative evaluation of the results (including the quantitative one) is performed. The proposed modifications provide a wider application of Bayes" formula both in theory and practice including the solution of the applied problems.

Keywords: conditional probabilities, inconsistent hypotheses, compatible and incompatible indications, normalizing.

Введение. Формула Байеса находит все более широкое применение в теории и практике , в том числе при решении прикладных задач с помощью вычислительной техники . Использование взаимно независимых вычислительных процедур позволяет особенно эффективно применять данную формулу при решении задач на многопроцессорных вычислительных системах , так как в этом случае параллельная реализация выполняется на уровне общей схемы, и при добавлении очередного алгоритма или класса задач нет необходимости повторно проводить работу по распараллеливанию.

Предметом данного исследования является применимость формулы Байеса для сравнительной оценки апостериорных условных вероятностей несовместных гипотез при различных одиночных свидетельствах. Как показывает анализ, в таких случаях сравниваются нормированные вероятности несовместных комбинированных событий, принадле-

S X <и ч и

IS eö И IS X X <и H

"Работа выполнена в рамках инициативной НИР.

**E-mail: [email protected]

""The research is done within the frame of the independent R&D.

жащих разным полным группам событий . При этом сравниваемые результаты оказываются неадекватными реальным статистическим данным. Это обусловлено следующими факторами:

Используется некорректное нормирование ;

Не принимается во внимание наличие или отсутствие пересечений учитываемых свидетельств.

С целью устранения обнаруженных недостатков выявляются случаи применимости формулы Байеса. Если же указанная формула неприменима, решается задача построения ее модификации, обеспечивающей учет различных одиночных свидетельств с получением корректных результатов. На примере конкретных исходных данных выполнена сравнительная оценка результатов:

Некорректных - получаемых с использованием формулы Байеса;

Корректных - вычисляемых с помощью предлагаемой модификации.

Исходные положения. В основу излагаемых далее утверждений положим принцип сохранения отношений вероятностей: «Корректная обработка вероятностей событий осуществима лишь при нормировании с применением одного общего нормирующего делителя, обеспечивающего равенство отношений нормированных вероятностей отношениям соответствующих им нормируемых вероятностей» . Данный принцип представляет субъективную основу теории вероятностей, однако не отражается должным образом в современной учебной и научно-технической литературе.

При нарушении указанного принципа искажаются сведения о степени возможности рассматриваемых событий. Получаемые на основе искаженных сведений результаты и принимаемые решения оказываются неадекватными реальным статистическим данным.

В предлагаемой статье будут использованы следующие понятия:

Элементарное событие - событие, не делимое на элементы;

Комбинированное событие - событие, представляющее то или иное сочетание элементарных событий;

Совместимые события - события, которые в одних случаях сравнительной оценки их вероятностей могут быть несовместными, а других случаях совместными;

Несовместимые события - события, которые во всех случаях являются несовместными.

Согласно теореме умножения вероятностей, вероятность Р (И ^Е) произведения элементарных событий И ^ и

Е вычисляется в виде произведения вероятностей Р(Ик Е) = Р(Е)Р(И^Е) . В связи с этим формула Байеса часто

записывается в виде Р(Ик\Е) =--- , описывающем определение апостериорных условных вероятностей

Р(И^Е) гипотез Ик (к = 1,...п) на основе нормирования априорных вероятностей Р(И^Е) учитываемых комбинированных несовместимых событий И к Е. Каждое из таких событий представляет произведение, сомножителями которого являются одна из рассматриваемых гипотез и одно учитываемое свидетельство. При этом все рассматривае-

мые события ИкЕ (к = 1,...п) образуют полную группу иИкЕ несовместимых комбинированных событий, в связи

с чем их вероятности Р(Ик Е) должны быть нормированы с учетом формулы полной вероятности , согласно кото-

рой Р(Е) = 2 Р(Ик)Р(Е\Ик). Поэтому формула Байеса чаще всего записывается в наиболее употребляемом виде:

Р(Ик) Р(ЕИк)

Р(Ик\Е) = -. (1)

^ кацией формулы Байеса.

й Анализ особенностей построения формулы Байеса, нацеленного на решение прикладных задач, а также примеры

«и ее практического применения позволяют сделать важный вывод относительно выбора полной группы сравниваемых по степени возможности комбинированных событий (каждое из которых является произведением двух элементарных событий - одной из гипотез и учитываемого свидетельства). Такой выбор осуществляется субъективно лицом, принимающим решение, на основе объективных исходных данных, присущих типовым условиям обстановки: виды и количество оцениваемых гипотез и конкретно учитываемое свидетельство.

Несравниваемые вероятности гипотез при одиночных несовместимых свидетельствах. Формула Байеса традиционно применяется в случае определения не сравниваемых по степени возможности апостериорных условных веро-

ятностей гипотез Н^ при одиночных несовместимых свидетельствах, каждое из которых может «появиться

только в комбинации с какой-либо из этих гипотез» . При этом выбираются полные группы и НкЕ, комбиниро-

ванных событий в виде произведений, сомножителями которых являются одно из свидетельств ц. (1=1,...,т) и одна

из п рассматриваемых гипотез.

Формула Байеса применяется для сравнительной оценки вероятностей комбинированных событий каждой такой полной группы, отличающейся от других полных групп не только учитываемым свидетельством е, но и в общем случае видами гипотез Н ^ и (или) их количеством п (см., например, )

РНкЫ = Р(Нк) Р(еН)

% Р(Нк) Р(Ег\Нк) к = 1

В частном случае при п = 2

РНк\Е,~ Р(Нк) Р(ЕН)

% Р(Нк) Р(Е,\Н к) к = 1

и получаемые результаты являются правильными, ввиду соблюдения принципа сохранения отношений вероятностей:

Р(Н1Е,) _ Р(Н 1)Р(Е,\Н1) / Р(Н2) Р(Е,\Н2) = Р(Н 1) Р(Е,\Н1)

Р(Н 2= % РШ1!) РЕ,\Н0 % ^) РЕ,\Н) " Р(Н 2> 2>"

Субъективность выбора полной группы сравниваемых по степени возможности комбинированных событий (с

теми или иными изменяемыми элементарными событиями) позволяет выбрать полную группу событий и Нк Е ■ с

отрицанием элементарного события Е ■ () и записать формулу Байеса (1 = 1,.. .,т) так:

Р(Нк\Е) -=-РНШ±.

% Р(Нк)Р(Е,Нк)

Такая формула также применима и дает возможность получить правильные результаты, если вычисляемые к

нормированные вероятности сравниваются при различных рассматриваемых гипотезах, но не при различных свиде- ^

тельствах. ¡^

Сравниваемые вероятности гипотез при одиночных несовместимых свидетельствах. Судя по известным публи- ^

няется для сравнительной оценки апостериорных условных вероятностей гипотез при различных одиночных свиде- ^

тельствах. При этом не уделяется внимание следующему факту. В указанных случаях сравниваются нормируемые ^ вероятности несовместных (несовместимых) комбинированных событий, принадлежащих разным полным группам н событий. Однако в данном случае формула Байеса неприменима, так как сравниваются не входящие в одну полную § группу комбинированные события, нормирование вероятностей которых осуществляется с использованием разных л нормирующих делителей. Нормированные вероятности несовместных (несовместимых) комбинированных событий можно сравнивать только в том случае, если они принадлежат одной и той же полной группе событий и нормированы ¡3 с использованием общего делителя, равного сумме вероятностей всех нормируемых событий, входящих в полную §

В общем случае в качестве несовместимых свидетельств могут рассматриваться:

Два свидетельства (например, свидетельство и его отрицание); ^

Три свидетельства (к примеру, в игровой ситуации выигрыш, проигрыш и ничья); ^

Четыре свидетельства (в частности, в спорте выигрыш, проигрыш, ничья и переигровка) и т. д. ^

Рассмотрим довольно простой пример (соответствующий примеру, приведенному в ) применения формулы ^ Байеса для определения апостериорных условных вероятностей гипотезы Н ^ при двух несовместимых событиях в

виде свидетельства Л]- и его отрицания Л]

Р(Н,к) - ^ . ^ Р(А^к» , (2)

] Е Р(Нк> Р(А]\вк> к - 1

■ _ Р(НкА ]) Р(Нк> Р(А ]\нк>

Р(Н,\А,) ----к-]-. (3)

V к\Л]> Р(А > п

] Е Р(Нк) Р(А]\Нк) к -1

В случаях (2) и (3) субъективно выбранными полными группами сравниваемых по степени возможности ком-

бинированных событий являются соответственно множества и Н к А и и Н к А. Это тот случай, когда формула

к-1 к ] к-1 к ]

Байеса неприменима, т. к. нарушен принцип сохранения отношений вероятностей - не соблюдается равенство отношений нормированных вероятностей отношениям соответствующих им нормируемых вероятностей:

Р(Н к А]] Р(Нк) Р(А]\Нк) / Р(Нк) Р(А]\Нк) Р(Нк) Р(А] Нк)

Р(Нк Е Р(Нк) Р(А]\Нк)/ Е Р(Нк) Р(А]\Нк) Р(Нк) Р(А] Нк)

к - 1 /к - 1 Согласно принципу сохранения отношений вероятностей, корректная обработка вероятностей событий осуществима лишь при нормировании с применением одного общего нормирующего делителя, равного сумме всех сравниваемых нормируемых выражений. Поэтому

Е Р(Нк)Р(А]\Нк) + Е Р(Нк)Р(А]\Нк) - Е Р(Нк)[Р(А]\Нк) + Р(Нк) Р(А]\Нк)] - ЕР(Нк) - 1. к -1 к -1 к -1 к -1

Таким образом, обнаруживается тот факт, что существуют разновидности формулы Байеса, отличающиеся от

известных отсутствием нормирующего делителя:

А,) - Р(Н) Р(А]\Нк), Р(Нк А,) - Р(Н) Р(А, Н к). (4)

J к I ■> к

При этом соблюдается равенство отношений нормированных вероятностей отношениям соответствующих им нормируемых вероятностей:

т^А^ Р(Нк) Р(А]\Нк)

А,) Р(Н к) Р(А,Нк)

На основе субъективного выбора нетрадиционно записываемых полных групп несовместных комбинированных событий можно увеличить количество модификаций формулы Байеса, включающих свидетельства, а также то или иное количество их отрицаний. Например, наиболее полной группе комбинированных событий

и и Нк /"./ ^ и и Нк Ё\ соответствует (с учетом отсутствия нормирующего делителя) модификация формула; =1 А"=1 ; =1 лы Байеса

Р(Нк\~) - Р(Н к) ПЁ^^^

где элементарное событие в виде свидетельства Е\ е II II / "/ является одним из элементов указанного множе-

о При отсутствии отрицаний свидетельств, то есть при Ё\ = // е и /"./,

^ Р(Н\Е) Р(Нк) Р(Е,\Нк)

Е Р(Нк) Р(Е\Нк) к - 1

Таким образом, модификация формулы Байеса, предназначенная для определения сравниваемых по степени возможности условных вероятностей гипотез при одиночных несовместимых свидетельствах выглядит следующим образом. В числителе содержится нормируемая вероятность одного из комбинированных несовместных событий, об-110 разующих полную группу, выраженную в виде произведения априорных вероятностей, а в знаменателе - сумма всех

нормируемых вероятностей. При этом соблюдается принцип сохранения отношений вероятностей - и получаемый результат является правильным.

Вероятности гипотез при одиночных совместимых свидетельствах. Формулы Байеса традиционно применяются для определения сравниваемых по степени возможности апостериорных условных вероятностей гипотез Нк (к = 1,...,п) при одном из нескольких рассматриваемых совместимых свидетельств ЕЛ (1 = 1,...,т). В частности (см.,

например, и ), при определении апостериорных условных вероятностей Р(Н 1Е^) и Р(Н 1 Е2) при каждом из двух совместимых свидетельств Е1 и Е2 употребляются формулы вида:

P(H 1) PE\H1) P(Hj) P(E2Hj) P(H J E1) = --1-и P(H J E 2) =--1-. (5)

I P(Hk) PE\Hk) I P(Hk) P(E2 Hk)

k = 1 k = 1 Необходимо учесть, что это еще один случай, когда формула Байеса неприменима. Причем в данном случае должны быть устранены два недостатка:

Проиллюстрированное нормирование вероятностей комбинированных событий некорректно, ввиду принадлежности разным полным группам рассматриваемых событий ;

В символических записях комбинированных событий HkEx и HkE2 не находит отражения тот факт, что учитываемые свидетельства E х и E 2 являются совместимыми.

Для устранения последнего недостатка может быть использована более развернутая запись комбинированных событий с учетом того, что совместимые свидетельства E1 и E2 в одних случаях могут быть несовместными, а в других совместными:

HkE1 = HkE1 E2 и HkE2 = HkE 1E2+HkE1 E2, где E1 и E 2 являются свидетельствами, противоположными E1 и E 2.

Очевидно, что в таких случаях произведение событий Hk E1E2 учитывается дважды. Кроме того, оно может быть учтено еще раз отдельно, однако этого не происходит. Дело в том, что в рассматриваемой ситуации на оцениваемую обстановку влияют три вероятных несовместимых комбинированных события: HkE1E2, HkE 1E2 и

Hk E1E2. При этом для лица, принимающего решение, представляет интерес оценка по степени возможности лишь

двух несовместимых комбинированных событий: HkE1 E2 и HkE 1E2, что соответствует рассмотрению только g

одиночных свидетельств. ¡Ц

Таким образом, при построении модификации формулы Байеса для определения апостериорных условных ве- ¡^

роятностей гипотез при одиночных совместимых свидетельствах необходимо исходить из следующего. Лицо, прини- ^

мающее решение, интересует, какое именно элементарное событие, представленное тем или иным свидетельством из

числа рассматриваемых, реально произошло в конкретных условиях. Если происходит другое элементарное событие в К

виде одиночного свидетельства, требуется пересмотр решения, обусловленного результатами сравнительной оценки н

апостериорных условных вероятностей гипотез с непременным учетом других условий, влияющих на реальную об- щ

становку. 3

Введем следующее обозначение: HkE- для одного (и только одного) несовместимого комбинированного со- ^

бытия, состоящего в том, что из m > 1 рассматриваемых элементарных событий Ei (i = 1,...,m) совместно с гипотезой «

Hk произошло одно элементарное событие Ex и не произошли другие элементарные события. се"

В наиболее простом случае рассматриваются два одиночных несовместимых свидетельства. Если подтвер-

ждается одно из них, условная вероятность свидетельства в общем виде выражается формулой л

P(Hk E-) = P(Ei\Hk) -P(EjE^Hk) = P(Ei\Hk) -P(M^Hk)P(M^Hk) , i = 1, -2 (6) g

В справедливости формулы можно наглядно убедиться (рис. 1).

Рис. 1. Геометрическая интерпретация вычисления Р(Нк Е-) при / = 1,...,2 При условно независимых свидетельствах

Р(К1К2\Нк) = р(Е\Нк)Р(Е2\Нк),

поэтому с учетом (6)

Р(Нк Е-) = РЕ Нк) - Р(Е1 Нк) Р(Е21Нк) , = 1,.,2. (7)

Аналогично вероятность Р(НкЕ-) одного из трех (/ = 1,...,3) несовместимых событий НкЕ^ выражается формулой

Например, при i = 1:

p(HkEl) = P(Ei\Hk)-[ S P(Ei\Hk)P(Ej\Hk) ] + P(EiE2E3Hk)

p(HkE-) = P(E7|Hk)- P(E]E^Hk)- P(E7EjHk) + P(E]E2E3\Hk)

Справедливость данной формулы наглядно подтверждает геометрическая интерпретация, представленная на

Рис. 2. Геометрическая интерпретация вычисления Р(Нк Е-) при / = 1,...,3

Методом математической индукции можно доказать общую формулу для вероятности Р(Нк Е-) при любом количестве свидетельств е, 0=1,...,т):

Р(НкЕ-) = Р(Е,Нк)- т РЕ\Нк) Р(Е]\Нк) + 1 Р(Е\Нк) Р(Е]\Нк) Р(Е^Нк) +■■■ + (-1)

] = 1(] * 0 ],1 * 1

Используя теорему умножения вероятностей, запишем условную вероятность Р(НкЕ~-) в двух формах:

^ из которых следует, что

P(Hk E -) = P(H k) P(E-|Hk) = P(E-) P(Hk

E-)= P(HkE-) "" P(E-)

С использованием формулы полной вероятности P(Ei) = S P(H£) P(Ei Hk) получается, что

Е-) = Р(НкЕТ)

2 Р(НкЕ-) к = 1

Подставив в полученную формулу выражения для Р(НкЕ-) в виде правой части (8), получим окончательный вид формулы для определения апостериорных условных вероятностей гипотез Н^ (к = 1,.. .,п) при одном из нескольких рассматриваемых несовместимых одиночных свидетельств: (Е ^ \Нк)

Р(Нк)[Р(Е,\Нк) - 2 Р(Е,\Нк) Р(Ер к) +...+ (-1)т-1 Р(П Р(Ерк)] Р(Н, Е~) =-] = 1(] * ■----(9)

к 1 п т т т

2 Р(Н к) 2 [Р(Е,\Н к) - 2 Р(ЕгНк) Р(Е^Нк) + ...+ (-1)т-1 Р(П Р (Ер к)]

к=1 , = 1 } = 1(} *,) ■! =1

Сравнительные оценки. Рассматриваются довольно простые, но наглядные примеры, ограничивающиеся анализом вычисляемых апостериорных условных вероятностей одной из двух гипотез при двух одиночных свидетельствах. 1. Вероятности гипотез при несовместимых одиночных свидетельствах. Сравним результаты, получаемые с применением формул Байеса (2) и (3), на примере двух свидетельств Л. = Л и Л. = Л при исходных данных:

Р(Н1 = 0,7; Р(Н2) = 0,3; Р(Л| Н^ = 0,1; Р(Л\н 1) = 0,9; Р(Л\Н2) = 0,6; Р(Л\Н2) = 0,4. В рассматриваемых примерах с гипотезой Н1 традиционные формулы (2) и (3) приводят к следующим результатам:

Р(Н.) Р(А\Но 0 07

Р(Н, Л) =-- 11 = - = 0,28,

2 Р(Н к) Р(А\Нк) к = 1

Р(Н Л Р(А\Н 1) 0 63

Р(Н, Л) =-- 11 = - = 0,84,

2 Р(Нк) Р(А\Нк) к = 1

ормирующих делит Р(Н 1 Л) = Р(Н^ Р(Л\Нр = 0,07; Р(Н^ А) = Р(Н1) Р(л|Н^ = 0,63. 1ения предлагаемых формул отно:

Р<Н)Р(АНА-Р(А|Н1) _ 0,07

а при предлагаемых формулах (4), не имеющих нормирующих делителей: «и

Таким образом, в случае применения предлагаемых формул отношение нормируемых вероятностей равно от- й ношению нормированных вероятностей: К

гт ж Р(Н 1) Р(А\Н 1) А11 |

При использовании известных формул при таком же отношении -;-=-= 0,11 нормируемых веро- н

Р(Н 1) Р(А\Н 1) «§

ятностей, указанных в числителях, отношение получаемых нормированных вероятностей: 2

Р(Н 1) Р(А\Н 1) Р(А\Н 1) 0,63

Р(Н1 Л) = 0,28 Р(Н 1 Л) = 0,84

То есть принцип сохранения отношений вероятностей не соблюдается, и получаются неверные результаты. При этом £

в случае применения известных формул значение относительного отклонения отношения (11) апостериорных услов- и ных вероятностей гипотез от корректных результатов (10) оказывается весьма существенным, так как составляет

°,33 - °,П х 100 = 242%.. I

2. Вероятности гипотез при совместимых одиночных свидетельствах. Сравним результаты, получаемые с приме- д нением формул Байеса (5) и построенной корректной модификации (9), используя следующие исходные данные: ^

Р(Н1 = 0,7; Р(Н2) = 0,3; Р(Е1Н1) = 0,4; Р(Е2Н1) = 0,8; Р(Е1\Н2) = 0,7; Р(Е^Н2) = 0,2. 113

В рассматриваемых примерах с гипотезой H 2 в случае использования традиционных формул (5):

P(H 2) P(E1 H 2) Q, 21

P(H 2 E1) =-2-!-2- = - = Q,429,

I p(Hk) p(El Hk) k = 1

P(H 2) P(E 2 H 2) Q,Q6

P(H 2 E 2) =-2-- = - = 0,097.

I P(Hk) P(E 2 Hk) k = 1

В случае же применения предлагаемой формулы (9) с учетом (7) P(H

P(H2) 0,168

E.) ----- 0,291,

Z P(Hk) Z "

P(H2) 0,018

E0) ----- 0,031.

Z P(Hk) Z k - 1 i - 1

При использовании предлагаемых корректных формул, ввиду одинаковых знаменателей, отношение P(H2) -

Нормируемых вероятностей, указываемых в числителях, равно отношению

P(H2)

нормированных вероятностей:

То есть принцип сохранения отношений вероятностей соблюдается.

Однако в случае применения известных формул при отношении указанных в числителях нормируемых вероятностей

Р(Н 2) Р(Е1\Н 2) _ 0,21 _3 5 Р(Н 2)Р(Е 2 Н 2) 0,06 ,

отношение нормированных вероятностей:

Р(Н 2 = 0.429 = 4,423. (13)

Р(Н 2 \е2) 0,097

То есть принцип сохранения отношений вероятностей, как и прежде, не соблюдается. При этом в случае применения известных формул значение относительного отклонения отношения (13) апостериорных условных вероятностей гипотез от корректных результатов (12) также оказывается весьма существенным:

9,387 4,423 х 100 = 52,9%.

Заключение. Анализ построения конкретных формульных соотношений, реализующих формулу Байеса и ее модификации, предлагаемые для решения практических задач, позволяют утверждать следующее. Полная группа сравнивае-2 мых по степени возможности комбинированных событий может выбираться субъективно лицом, принимающим решение. Данный выбор основывается на учитываемых объективных исходных данных, характерных для типовой об-й становки (конкретные виды и количество элементарных событий - оцениваемых гипотез и свидетельств). Представ--о ляет практический интерес субъективный выбор других вариантов полной группы сравниваемых по степени возмож-

ности комбинированных событий - таким образом обеспечивается существенное разнообразие формульных соотношений при построении нетрадиционных вариантов модификаций формулы Байеса. На этом, в свою очередь, может ^ основываться совершенствование математического обеспечения программной реализации, а также расширение области применения новых формульных соотношений для решения прикладных задач.

Библиографический список

1. Gnedenko, B. V. An elementary introduction to the theory of probability / B. V. Gnedenko, A. Ya. Khinchin. - 114 New York: Dover Publications, 1962. - 144 р.

2. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. - 10-е изд., стер. - Москва: Высшая школа, 2006. - 575 с.

3. Андронов. А. М., Теория вероятностей и математическая статистика / А. М. Андронов, Е. А. Копытов, Л. Я. Гринглаз. - Санкт-Петербург: Питер, 2004. - 481 с.

4. Змитрович, А. И. Интеллектуальные информационные системы / А. И. Змитрович. - Минск: ТетраСи-стемс, 1997. - 496 с.

5. Черноруцкий, И. Г. Методы принятия решений / И. Г. Черноруцкий. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2005. - 416 с.

6. Naylor, C.-M. Build Your Own Expert System / C.-M. Naylor. - Chichester: John Wiley & Sons, 1987. - 289 p.

7. Романов, В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике / В. П. Романов. - 2-е изд., стер.

Москва: Экзамен, 2007. - 496 с.

8. Экономическая эффективность и конкурентоспособность / Д. Ю. Муромцев [и др.]. - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007.- 96 с.

9. Долгов, А. И. Корректные модификации формулы Байеса для параллельного программирования / А. И. Долгов // Суперкомпьютерные технологии: мат-лы 3-й всерос. науч-техн. конф. - Ростов-на-Дону. - 2014.- Т. 1 - С. 122-126.

10. Долгов, А. И. О корректности модификаций формулы Байеса / А. И. Долгов // Вестник Дон. гос. техн. ун-та.

2014. - Т. 14, № 3 (78). - С. 13-20.

1. Gnedenko, B.V., Khinchin, A.Ya. An elementary introduction to the theory of probability. New York: Dover Publications, 1962, 144 р.

2. Ventsel, E.S. Teoriya veroyatnostey. 10th ed., reimpr. Moscow: Vysshaya shkola, 2006, 575 p. (in Russian).

3. Andronov, А.М., Kopytov, E.A., Gringlaz, L.Y. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika. St.Petersburg: Piter, 2004, 481 p. (in Russian).

4. Zmitrovich, А.1. Intellektual"nye informatsionnye sistemy. Minsk: TetraSistems, 1997, 496 p. (in Russian).

5. Chernorutskiy, I.G. Metody prinyatiya resheniy. St.Petersburg: BKhV-Peterburg, 2005, 416 p. (in Russian).

6. Naylor, C.-M. Build Your Own Expert System. Chichester: John Wiley & Sons, 1987, 289 p.

7. Romanov, V.P. Intellektual"nye informatsionnye sistemy v ekonomike. 2nd ed., reimpr. Moscow: Ekzamen, 2007, 496 p. (in Russian).

8. Muromtsev, D.Y., et al. Ekonomicheskaya effektivnost" i konkurentosposobnost". Tambov: Izd-vo Tamb. gos. tekhn. un-ta, 2007, 96 p. (in Russian). IB

9. Dolgov, А1. Korrektnye modifikatsii formuly Bayesa dlya parallel"nogo programmirovaniya. Superkomp"yuternye tekhnologii: mat-ly 3-y vseros. nauch-tekhn. konf. Rostov-on-Don, 2014, vol. 1, pp. 122-126 (in Russian). ^

10. Dolgov, А1. O korrektnosti modifikatsiy formuly Bayesa. ^ Vestnik of DSTU, 2014, vol. 14, no. 3 (78), pp. 13-20 (in Russian). *

Цель работы: сформировать навыки решения задач по теории вероятностей с помощью формулы полной вероятности и формулы Байеса.

Формула полной вероятности

Вероятность события А , которое может наступить лишь при условии появления одного из несовместных событий В х,В 2 ,...,В п, образующих полную группу, равна сумме произведений вероятностей каждого из этих событий на соответствующую условную вероятность события А:

Эту формулу называют формулой полной вероятности.

Вероятность гипотез. Формула Байеса

Пусть событие А может наступить при условии появления одного из несовместных событий В ь В 2 ,...,В п, образующих полную группу. Поскольку заранее неизвестно, какое из этих событий наступит, их называют гипотезами. Вероятность появления события А определяется по формуле полной вероятности:

Допустим, что произведено испытание, в результате которого появилось событие А . Требуется определить, как изменились (в связи с тем, что событие А уже наступило) вероятности гипотез. Условные вероятности гипотез находят по формуле

В этой формуле индекс / = 1,2

Эту формулу называют формулой Байеса (по имени английского математика, который её вывел; опубликована в 1764 г.). Формула Байеса позволяет переоценить вероятности гипотез после того, как становится известным результат испытания, в итоге которого появилось событие А .

Задача 1. Завод изготавливает определённого типа детали, каждая деталь имеет дефект с вероятностью 0,05. Деталь осматривается одним контролёром; он обнаруживает дефект с вероятностью 0,97, а если дефект не обнаружен, пропускает деталь в готовую продукцию. Кроме того, контролер может по ошибке забраковать деталь, не имеющую дефекта; вероятность этого равна 0,01. Найти вероятности следующих событий: А - деталь будет забракована; В - деталь будет забракована, но ошибочно; С - деталь будет пропущена в готовую продукцию с дефектом.

Решение

Обозначим гипотезы:

Н = (на контроль поступит стандартная деталь);

Н =(на контроль поступит нестандартная деталь).

Событие А = (деталь будет забракована).

Из условия задачи находим вероятности

Р Н (А) = 0,01; Pfi(A) = 0,97.

По формуле полной вероятности получаем

Вероятность того, что деталь будет забракована ошибочно, равна

Найдём вероятность того, что деталь будет пропущена в готовую продукцию с дефектом:

Ответ:

Задача 2. Изделие проверяется на стандартность одним из трёх товароведов. Вероятность того, что изделие попадёт к первому товароведу, равна 0,25, ко второму - 0,26 и к третьему - 0,49. Вероятность того, что изделие будет признано стандартным первым товароведом, равна 0,95, вторым - 0,98, третьим - 0,97. Найти вероятность того, что стандартное изделие проверено вторым контролёром.

Решение

Обозначим события:

Л. = (изделие для проверки попадёт к /-му товароведу); / = 1, 2, 3;

В = (изделие будет признано стандартным).

По условию задачи известны вероятности:

Также известны условные вероятности

По формуле Байеса находим вероятность того, что стандартное изделие проверено вторым контролёром:

Ответ: «0,263.

Задача 3. Два автомата производят детали, которые поступают на общий конвейер. Вероятность получения нестандартной детали на первом автомате равна 0,06, а на втором - 0,09. Производительность второго автомата вдвое больше, чем первого. С конвейера взята нестандартная деталь. Найти вероятность того, что эта деталь произведена вторым автоматом.

Решение

Обозначим события:

А. = (взятая с конвейера деталь произведена /-м автоматом); / = 1,2;

В = (взятая деталь окажется нестандартной).

Также известны условные вероятности

По формуле полной вероятности находим

По формуле Байеса находим вероятность того, что взятая нестандартная деталь произведена вторым автоматом:

Ответ: 0,75.

Задача 4. Испытывается прибор, состоящий из двух узлов, надёжность которых равна 0,8 и 0,9 соответственно. Узлы отказывают независимо друг от друга. Прибор отказал. Найти с учётом этого вероятности гипотез:

а) неисправен только первый узел;
б) неисправен только второй узел;
в) неисправны оба узла.

Решение

Обозначим события:

Д = (7-й узел не выйдет из строя); i = 1,2;

Д - соответствующие противоположные события;

А = (при испытании будет отказ прибора).

Из условия задачи получаем: Р(Д) = 0,8; Р(Л 2) = 0,9.

По свойству вероятностей противоположных событий

Событие А равно сумме произведений независимых событий

Используя теорему сложения вероятностей несовместных событий и теорему умножения вероятностей независимых событий, получаем

Теперь находим вероятности гипотез:

Ответ:

Задача 5. На заводе болты изготавливаются на трёх станках, которые производят соответственно 25%, 30% и 45% всего количества болтов. В продукции станков брак составляет соответственно 4%, 3% и 2%. Какова вероятность того, что болт, случайно взятый из поступившей продукции, окажется дефектным?

Решение

Обозначим события:

4 = (наудачу взятый болт изготовлен на /-м станке); i = 1, 2, 3;

В = (взятый наудачу болт окажется дефектным).

Из условия задачи по формуле классической вероятности находим вероятности гипотез:

Также по формуле классической вероятности находим условные вероятности:

По формуле полной вероятности находим

Ответ: 0,028.

Задача 6. Электронная схема принадлежит одной из трёх партий с вероятностями 0,25; 0,5 и 0,25. Вероятность того, что схема проработает сверх гарантийного срока службы для каждой из партий, соответственно составляет 0,1; 0,2 и 0,4. Найти вероятность того, что наугад взятая схема проработает сверх гарантийного срока службы.

Решение

Обозначим события:

4 = (наугад взятая схема из г-й партии); i = 1, 2, 3;

В = (наугад взятая схема проработает сверх гарантийного срока службы).

По условию задачи известны вероятности гипотез:

Также известны условные вероятности:

По формуле полной вероятности находим

Ответ: 0,225.

Задача 7. Прибор содержит два блока, исправность каждого из которых необходима для функционирования прибора. Вероятности безотказной работы для этих блоков соответственно равны 0,99 и 0,97. Прибор вышел из строя. Определить вероятность того, что отказали оба блока.

Решение

Обозначим события:

Д = (z-й блок выйдет из строя); i = 1,2;

А = (устройство выйдет из строя).

Из условия задачи по свойству вероятностей противоположных событий получаем: ДД) = 1-0,99 = 0,01; ДД) = 1-0,97 = 0,03.

Событие А наступает только тогда, когда наступает хотя бы одно из событий Д или А 2 . Поэтому это событие равно сумме событий А = Д + А 2 .

По теореме сложения вероятностей совместных событий получаем

По формуле Байеса находим вероятность того, что устройство вышло из строя из-за отказа обоих блоков.

Ответ:

Задачи для самостоятельного решения Задача 1. На складе телевизионного ателье имеется 70% кинескопов, изготовленных заводом № 1; остальные кинескопы изготовлены заводом № 2. Вероятность того, что кинескоп не выйдет из строя в течение гарантийного срока службы, равна 0,8 для кинескопов завода № 1 и 0,7 - для кинескопов завода № 2. Кинескоп выдержал гарантийный срок службы. Найти вероятность того, что он изготовлен заводом № 2.

Задача 2. На сборку поступают детали с трёх автоматов. Известно, что 1-й автомат даёт 0,3% брака, 2-й - 0,2%, 3-й - 0,4%. Найти вероятность поступления на сборку бракованной детали, если с 1-го автомата поступили 1000, со 2-го - 2000, с 3-го - 2500 деталей.

Задача 3. На двух станках производятся одинаковые детали. Вероятность того, что деталь, произведённая на первом станке, будет стандартной, равна 0,8, а на втором - 0,9. Производительность второго станка втрое больше производительности первого. Найти вероятность того, что стандартной будет деталь, взятая наудачу с транспортёра, на который поступают детали с обоих станков.

Задача 4. Руководитель компании решил воспользоваться услугами двух из трёх транспортных фирм. Вероятности несвоевременной доставки груза для первой, второй и третьей фирм равны соответственно 0,05; 0,1 и 0,07. Сопоставив эти данные с данными о безопасности грузоперевозок, руководитель пришёл к выводу о равнозначности выбора и решил сделать его по жребию. Найти вероятность того, что отправленный груз будет доставлен своевременно.

Задача 5. Прибор содержит два блока, исправность каждого из которых необходима для функционирования прибора. Вероятности безотказной работы для этих блоков соответственно равны 0,99 и 0,97. Прибор вышел из строя. Определите вероятность того, что отказал второй блок.

Задача 6. В сборочный цех поступают детали с трёх автоматов. Первый автомат даёт 3% брака, второй - 1% и третий - 2%. Определить вероятность попадания на сборку небракованной детали, если с каждого автомата поступило соответственно 500, 200, 300 деталей.

Задача 7. На склад поступает продукция трёх фирм. Причём продукция первой фирмы составляет 20%, второй - 46% и третьей - 34%. Известно также, что средний процент нестандартных изделий для первой фирмы равен 5%, для второй - 2% и для третьей - 1%. Найти вероятность того, что наудачу взятое изделие произведено второй фирмой, если оно оказалось стандартным.

Задача 8. Брак в продукции завода вследствие дефекта а составляет 5%, причём среди забракованных по признаку а продукции в 10% случаев встречается дефект р. А в продукции, свободной от дефекта а , дефект р встречается в 1% случаев. Найти вероятность встречи дефекта Р во всей продукции.

Задача 9. В фирме имеются 10 новых автомобилей и 5 старых, которые ранее находились в ремонте. Вероятность исправной работы для нового авто равна 0,94, старого - 0,91. Найти вероятность того, что наудачу выбранный автомобиль будет исправно работать.

Задача 10. Два датчика посылают сигналы в общий канал связи, причём первый из них посылает вдвое больше сигналов, чем второй. Вероятность получить искажённый сигнал от первого датчика равна 0,01, от второго - 0,03. Какова вероятность получить искажённый сигнал в общем канале связи?

Задача 11. Имеется пять партий изделий: три партии по 8 штук, из которых 6 стандартных и 2 нестандартных, и две партии по 10 штук, из которых 7 стандартных и 3 нестандартных. Наудачу выбирают одну из партий, а из этой партии берут деталь. Определить вероятность того, что взятая деталь будет стандартной.

Задача 12. Сборщик получает в среднем 50% деталей первого завода, 30% - второго завода и 20% - третьего завода. Вероятность того, что деталь первого завода отличного качества, равна 0,7; для деталей второго и третьего заводов соответственно 0,8 и 0,9. Наудачу взятая деталь оказалась отличного качества. Найти вероятность того, что деталь изготовлена первым заводом.

Задача 13. Таможенный досмотр автомашин осуществляют два инспектора. В среднем из 100 машин 45 проходят через первого инспектора. Вероятность того, что при досмотре машина, соответствующая таможенным правилам, не будет задержана, составляет 0,95 у первого инспектора и 0,85 - у второго. Найти вероятность того, что машина, соответствующая таможенным правилам, не будет задержана.

Задача 14. Детали, необходимые для сборки прибора, поступают с двух автоматов, производительность которых одинакова. Вычислите вероятность поступления на сборку стандартной детали, если один из автоматов даёт в среднем 3% нарушения стандарта, а второй - 2%.

Задача 15. Тренер по тяжёлой атлетике рассчитал, что для получения командных зачётных очков в данной весовой категории спортсмен должен толкнуть штангу в 200 кг. На место в команде претендуют Иванов, Петров и Сидоров. Иванов за время тренировок пытался поднять такой вес в 7 случаях, а поднял в 3 из них. Петров поднял в 6 случаях из 13, а Сидоров имеет 35%-ную вероятность успешно справиться со штангой. Тренер случайным жребием выбирает одного спортсмена в команду.

а) Найти вероятность того, что выбранный спортсмен принесёт команде зачётные очки.
б) Команда не получила зачётных очков. Найти вероятность того, что выступал Сидоров.

Задача 16. В белом ящике 12 красных и 6 синих шаров. В черном - 15 красных и 10 синих шаров. Бросают игральный кубик. Если выпадет количество очков, кратное 3, то наугад берут шар из белого ящика. Если выпадет любое другое количество очков, то наугад берут шар из черного ящика. Какова вероятность появления красного шара?

Задача 17. В двух ящиках имеются радиолампы. В первом ящике содержится 12 ламп, из них 1 нестандартная; во втором 10 ламп, из них 1 нестандартная. Из первого ящика наудачу взята лампа и переложена во второй. Найти вероятность того, что наудачу извлеченная из второго ящика лампа будет нестандартной.

Задача 18. В урну, содержащую два шара, опущен белый шар, после чего из нее наудачу извлечен один шар. Найти вероятность того, что извлеченный шар окажется белым, если равновозможны все возможные предположения о первоначальном составе шаров (по цвету).

Задача 19. В ящик, содержащий 3 одинаковые детали, брошена стандартная деталь, а затем наудачу одна деталь извлечена. Найти вероятность того, что извлечена стандартная деталь, если равновероятны все возможные предположения о числе стандартных деталей, первоначально находящихся в ящике.

Задача 20. Для улучшения качества радиосвязи используются два радиоприемника. Вероятность приема сигнала каждым приемником равна 0,8, и эти события (прием сигнала приемником) независимы. Определить вероятность приема сигнала, если вероятность безотказной работы за время сеанса радиосвязи для каждого приемника равна 0,9.

При выводе формулы полной вероятности предполагалось, что вероятности гипотез известны до опыта. Формула Байеса позволяет производить переоценку первоначальных гипотез в свете новой информации, состоящей в том, что событие произошло. Поэтому формулу Байеса называют формулой уточнения гипотез.

Теорема (Формула Байеса). Если событие может происходить только с одной из гипотез
, которые образуют полную группу событий, то вероятность гипотез при условии, что событие произошло, вычисляется по формуле

,
.

Доказательство.

Формула Байеса или байесовский подход к оценке гипотез играет важную роль в экономике, т.к. дает возможность корректировать управленческие решения, оценки неизвестных параметров распределения изучаемых признаков в статистическом анализе и.т.п.

Пример. Электролампы изготовляются на двух заводах. Первый завод производит 60% общего количества электроламп, второй – 40%. Продукция первого завода содержит 70% стандартных ламп, второго – 80%. В магазин поступает продукция обоих заводов. Лампочка купленная в магазине оказалась стандартной. Найти вероятность того, что лампа изготовлена на первом заводе.

Запишем условие задачи, вводя соответствующие обозначения.

Дано: событие состоит в том, что лампа стандартная.

Гипотеза
состоит в том, что лампа изготовлена на первом заводе

Гипотеза
состоит в том, что лампа изготовлена на втором заводе

Найти
.

Решение.

5. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли

Рассмотрим схему независимых испытаний или схему Бернулли , которая имеет важное научное значение и разнообразные практические применения.

Пусть производится независимых испытаний, в каждом из которых может произойти некоторое событие.

Определение. Испытания называются независимыми , если в каждом из них событие

, не зависящей от того появилось или не появилось событие
в других испытаниях.

Пример. На испытательный стенд поставлены 20 ламп накаливания, которые испытываются под нагрузкой в течении 1000 часов. Вероятность того, что лампа выдержит испытание, равна 0,8 и не зависит от того, что случилось с другими лампами.

В этом примере под испытанием понимается проверка лампы на ее способность выдержать нагрузку в течении 1000 часов. Поэтому число испытаний равно
. В каждом отдельном испытании возможны только два исхода:

Определение. Серия повторных независимых испытаний, в каждом из которых событие
наступает с одной и той же вероятностью
, не зависящей от номере испытания, называется схемой Бернулли.