1. Shartli ehtimollik
Download 112.68 Kb.
|
3-maruza (1)
- Bu sahifa navigatsiya:
- 1.12 To‘la ehtimollik va Bayes formulalari
3-maruza:Shartli ehtimollik, Hodisalar bog'liqsizligi. To'la ehtimollik va Bayes formulalari. Reja. 1.Shartli ehtimollik. 2.To'la ehtimollik va Bayes formulasi. 1.Shartli ehtimollikva 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: 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 . (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. ■ 1.12 To‘la ehtimollik va Bayes formulalarijuft-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. Ai={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: . Download 112.68 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling