Доклад на научно-практическую конференцию
Вложение | Размер |
---|---|
teoriya_veroyatnostey_est_v_sushchnosti.doc | 106 КБ |
Открытая
Международная
научно – исследовательская
конференция
старшеклассников и студентов
«Образование. Наука. Профессия»
Секция «Математика»
«Теория вероятности в нашей жизни»
Выполнила: Денисова Екатерина, ученица 11 класса
МОУ Кабановская СОШ
Руководитель: Золотарёва Валентина Викторовна,
учитель математики
г. Отрадный
2012 год
Содержание
«Теория вероятностей есть в сущности
не что иное, как здравый смысл, сведенной к исчислению»
Лаплас
С первого взгляда может показаться, что никаких законов, управляющих явлениями в нашей жизни нет и быть не может. Однако, если разобраться, случайные явления происходят не так уж хаотически. Во многих случаях обнаруживаются закономерности. Эти закономерности не похожи на обычные законы физических явлений; они весьма разнообразны. Так, каждому из нас каждый день приходиться принимать множество решений в условиях неопределенности. Однако эту неопределенность можно «превратить» в некоторую определенность. И тогда это знание может оказать существенную помощь при принятии решения.
У каждого «случайного» события есть четкая вероятность его наступления.
В стабильной системе вероятность наступления событий сохраняется из год в год. То есть, с точки зрения человека с ним произошло случайное событие. А с точки зрения системы, оно было предопределенно.
Разумный человек должен стремиться мыслить, исходя из законов вероятностей (статистики). Но в жизни о вероятности мало кто думает. Решения принимаются эмоционально.
Люди боятся летать самолетами. А между тем, самое опасное в полете на самолете — это дорога в аэропорт на автомобиле. Но попробуй кому-то объяснить, что машина опасней самолета.
По исследованиям: в США в первые 3 месяца после терактов 11 сентября 2001 года погибло еще одна тысяч людей... косвенно. Они в страхе перестали летать самолетами и начали передвигаться по стране на автомобилях. А так как это опасней, то количество смертей возросло.
Миром правит вероятность и нужно помнить об этом.
II.Основная часть
Слово «вероятность», синонимом которого является, например, слово «шанс» достаточно часто применяется в повседневной жизни. Думаю, каждому знакомы фразы: «Завтра, вероятно, выпадет снег», или «вероятнее всего в выходные я поеду на природу», или «это просто невероятно», или «есть шанс получить зачет автоматом». Такого рода фразы на интуитивном уровне оценивают вероятность того, что произойдет некоторое случайное событие.
Исходы многих явлений невозможно предсказать заранее, какой бы полной информацией мы о них не располагали. Нельзя, например, сказать наверняка, какой стороной упадет брошенная вверх монета, когда в следующем году выпадет первый снег или сколько человек в городе захотят в течение ближайшего часа позвонить по телефону.
Такие непредсказуемые явления называются случайными.
Теория вероятностей оформилась в самостоятельную науку относительно не давно, хотя история теории вероятностей началась еще в античности. Так, Лукреций, Демокрит, Кар и еще некоторые ученые древней Греции в своих рассуждениях говорили о равновероятностных исходах такого события, как возможность того, что вся материя состоит из молекул. Таким образом, понятие вероятности использовалось на интуитивном уровне, но оно не было выделено в новую категорию. Тем не менее, античные ученые заложили прекрасный фундамент для возникновения этого научного понятия. В средние века, можно сказать, и зародилась теория вероятности, когда были приняты первые попытки математического анализа, таких азартных игр как кости, орлянка, рулетка. В археологических раскопках специально обработанные для игры кости животных встречаются, начиная с V века до н.э. Самый древний игральный кубик найден в Северном Ираке и относится к IV тысячелетию до н.э. Люди, многократно следившие за бросанием игральных костей, замечали некоторые закономерности, управляющие этой игрой.
Результаты этих наблюдений формулировались как «Золотые правила» и были известны многим игрокам.
Одна из самых знаменитых задач, способствовавших развитию теории вероятностей, была задача о разделе ставки, помещенная в книге Луки Паччиоли (1445- ок.1514).
Книга называлась «Сумма знаний по арифметике, геометрии, отношении и пропорции» и была опубликована в Венеции в 1494 году.
Следующим человеком, который внес значительный вклад в осмысление законов, управляющих случаем, был Галилео Галилей (1564 -1642).
Именно он заметил, что результаты измерений носят случайный характер.
Первые научные работы по теории вероятностей появились в 17 веке. Когда такие ученые как Блез Паскаль и Пьер Ферма открыли некоторые закономерности, которые возникают при бросании костей. В ту же пору к данному вопросу проявлял интерес еще один ученый Христиан Гюйгенс. Он в 1657 в своей работе ввел следующие понятия теории вероятностей: понятие вероятности как величины шанса или возможности; математическое ожидание для дискретных случаев, в виде цены шанса, а также теоремы сложения и умножения вероятностей, которые правда не были сформулированы в явном виде. Тогда же теория вероятностей стала находить сферы своего применения – демографию, страховое дело, оценку ошибок наблюдений.
Но как математическая наука теории вероятностей начинается с работы выдающегося швейцарского математика Якоба Бернулли (1654 -1705) «Искусство предположений».
В этом трактате доказано ряд теорем, в том числе и самая известная теорема «Закон больших чисел»
Самый существенный вклад в заложение основ теории внес Колмогоров А.Н.
На сегодняшний день теории вероятностей это самостоятельная наука, имеющая огромную сферу применения.
Возьмем, к примеру, игру в монету. При бросании может быть два равновероятных исхода: монета может упасть кверху гербом или решкой. Бросая монету один раз нельзя предугадать, какая сторона окажется сверху. Однако, бросив монету 100 раз, можно сделать выводы. Можно заранее сказать, что герб выпадет не 1 и не 2 раза, а больше, но и не 99 и не 98 раз, а меньше. Число выпадений герба будет близко к 50. На самом деле, и на опыте можно в этом убедиться, что это число будет заключено между 40 и 60.
Так же статистически установлено, что на 1000 детей приходится 511 мальчиков и 489 девочек (т.е. 48,9% и 51,1% соответственно). Эта информация позволяет нам с большой точностью предсказывать вероятность количества мальчиков или девочек в тот или иной год (эти расчеты, например, используются призывной комиссией).
Примеры испытаний: бросание игральной кости, взвешивание тела на аналитических весах
Примеры событий: выпадение шестерки или выпадение четного числа очков, ошибка измерения не превзойдет заранее заданного числа
Степень объективной возможности случайного события можно измерять числом.
Это число называется вероятностью случайного события.
Около этого числа группируются относительные частоты данного случайного события
Событие называется достоверным, если оно наступает всегда, при любом испытании.
Вероятность достоверного события всегда равна 1.
Примеры достоверных событий
Событие называют невозможным, если оно не наступает никогда, то есть благоприятных исходов для него 0.
Вероятность невозможного события равна 0 .
Примеры невозможных событий
1. Падение монеты на ребро
Событие называется случайным, если при одних и тех же условиях оно может как произойти, так и не произойти.
Примеры случайных событий
Объединением событий A и B называется событие, состоящее в том, что в результате опыта произошло хотя бы одно из этих событий (т.е. ).
Пересечением событий A и B называется событие, состоящее в том, что в результате опыта произошли оба из этих событий (т.е. ).
События A и B называются несовместными, если они не могут наступить одновременно, или, на языке множеств, A∩B = ∅.
Примеры несовместных событий
События A и B называются независимыми, если вероятность их произведения равна произведению их вероятностей: P(AB) = P(A)⋅P(B).
Примеры независимых событий
С каждым событием A связано противоположное событие, состоящее в том, что событие A не осуществляется.
Противоположные события, очевидно, несовместны.
Сумма вероятностей противоположных событий равна 1
Примеры противоположных событий
Событие A благоприятствует событию B, если из того, что произошло событие A следует событие B. (т.е. )
Условной вероятностью события В при условии А называют отношение
Закон больших чисел.
Пусть K раз мы проделали испытания, и N раз в результате опыта произошло событие A. Тогда число будет называться частотой появления события А.
Всегда можно выбрать достаточно большое N, чтобы выполнялось соотношение:
где (ипсилон) - сколь угодно малое положительное неравное нулю число.
Это значит, что при достаточно большом количестве испытаний частота появления того или иного события будет сколь угодно мало отличаться от нуля.
Это соотношение дает возможность устанавливать опытным путем с достаточно хорошим приближением вероятность неизвестного нам события.
3. Задачи и примеры.
Первые расчеты вероятностей событий начались еще в XVII веке с подсчета шансов игроков в азартных играх. В первую очередь это была игра в кости.
Задача 1.
Бросили кость. Какова вероятность того, что выпало число 5?
Решение.
Всего существует 6 вариантов выпадения кости (n = 6). Все эти варианты равновероятны, т.к. кость сделана так, что у всех сторон есть одинаковые шансы оказаться сверху, следовательно, m = 1; значит
Где Р(5) – вероятность выпадения пятерки.
Задача 2.
Какова вероятность того, что при бросании выпадет четное число очков?
Решение.
Благоприятных возможностей здесь три: 2; 4; 6. Поэтому m = 3, всего исходов 6 (n = 6), следовательно
Где P(четн.) – вероятность выпадения четного номера.
Задача 3.
Бросили 2 игральные кости и подсчитали сумму выпавших очков. Что вероятней – получить в сумме 7 или 8?
Решение.
Нас интересуют события A = «выпало 7 очков» и B = «выпало 8 очков». Число всех возможных исходов n = 62 = 36 (каждое из 6 очков на белой кости может сочетаться с любым из 6 очков на черной кости). Из этих 36 исходов событию A будут благоприятствовать исходы: (1; 6); (2; 5); (3; 4); (4; 3); (5; 2); (6; 1), т.е. всего 6 (m = 6). По формуле имеем:
Событию B будут благоприятствовать исходы: (2;6); (3;5); (4;4); (5;3); (6;2), т.е. всего 5. По формуле, имеем:
, следовательно, получить в сумме 7 очков – более вероятное событие, чем получить 8.
Эта задача впервые была решена игроками в кости, и уже потом – решена математически. Она стала одной из первых, при обсуждении которых начала складываться Теория.
Определение: Два события А и В называются независимыми, если выполняется равенство:
Задача 4.
Два охотника независимо друг от друга одновременно стреляют по зайцу. Заяц будет убит, если попали оба. Какие у зайца шансы выжить, если первый охотник попадает с вероятностью 0,8, а второй с вероятностью 0,75?
Решение.
Рассмотрим два события: А = «в зайца попал 1-й охотник» и В = «в зайца попал 2-й охотник». Нас интересует событие (т.е. произошло и событие A и событие В). В силу независимости событий, имеем:
Это значит, что в 6 случаях из 10 зайца пристрелят.
Задача 5.
Один французский рыцарь, де Мере, был страстным игроком в кости. Он всячески старался разбогатеть и придумывал для этого разные усложненные правила.
Он, в частности, придумал такие правила: бросают 4 кости и он бьется об заклад, что хотя бы на одной выпадет 6. Он считал, что в большей части случаев он останется в выигрыше. Чтобы подтвердить это, он обратился к своему старому знакомому – Блезу Паскалю с просьбой рассчитать, какова вероятность выигрыша в этой игре.
Приведем расчет Паскаля.
При каждом отдельном бросании вероятность события A = «выпала шестерка» = . Вероятность события B = «не выпала шестерка» = . Кубики не зависят друг от друга, следовательно, по формуле
вероятность того, что шестерка не выпадет два раза подряд, составляет
Точно так же показывается, что при трехкратном бросании вероятность невыпадения 6 составляет
А при четырехкратном –
А , следовательно, вероятность выигрыша . Значит, при каждой игре больше половины шансов было за то, что де Мере выиграет; при многократном повторении игры он наверняка оставался в выигрыше.
Резонно поставить вопрос, какой должна быть вероятность события, чтобы можно было считать его достоверным? Известно, что примерно 5% назначенных концертов отменяется, однако это не мешает нам покупать билеты. Но если бы 5% самолетов разбивались, то вряд ли бы кто-нибудь стал пользоваться воздушным транспортом.
III.Заключение. Практическое применение теории вероятности
Однако уже в конце XVII в. начали пользоваться Теорией при страховании кораблей, т.е. начали подсчитывать, сколько шансов на то, что корабль вернется в порт невредимым, не будет потоплен бурей, что груз не подмокнет, что он не будет захвачен пиратами и т.д. Такой расчет позволял определять, какую страховую сумму следует выплачивать и какой страховой взнос брать, чтобы это было выгодно для компании.
В первой половине XVIII в. для теории много сделал Яков Бернулли – член Российской Академии наук. Следует отметить труды С. Лапласа, С. Пуассона, К. Гаусса.
При всем при том, в течение второй половины XVIII в. Теория в известном смысле «топталась на месте». В то время была еще не ясна связь между различными явлениями в жизни и наукой о массовых явлениях. В середине XIX в. большой сдвиг в развитии Теории сделал русский математик П. Чебышев. Внесли большой вклад Марков, Ляпунов, Бернштейн, Колмогоров.
Теория сыграла большую практическую роль во Второй Мировой войне. Приведем пример из военной области. Понятно, что очень трудно сбить самолет одним выстрелом из винтовки. Ведь стрелок должен не только попасть в самолет, но поразить самое уязвимое место, например топливный бак. Поэтому вероятность того, что один стрелок собьет винтовкой самолет, ничтожна. Совсем другое дело – массовый обстрел. Если предположить, что вероятность сбить самолет одной винтовкой равна 0,004; соответственно, вероятность промаха – 0,996. Теперь предположим, что стреляют 500 стрелков; как мы доказали выше, вероятность промаха составляет
Таким образом, вероятность сбить самолет одним залпом равна 0,86. А если есть возможность произвести 2 – 3 залпа, то шансы у самолета уцелеть близки к нулю.
Так же Теория позволяла определять районы, в которых имели смысл поиски самолетов и подводных лодок или указывать пути, чтобы избежать встречи с ними. Типичной здесь является задача о том, как выгоднее вести караваны торговых судов по океану, в котором действуют вражеские подлодки. Если организовывать караваны из большого числа судов, то можно будет обойтись меньшим числом рейдов, но и возможные потери при встрече с флотом врага будут больше. Теория помогла рассчитать оптимальные размеры караванов и частоту их отправления. Задач такого рода возникало немало, поэтому при штабах организовывались специальные группы, занимающиеся расчетами вероятностей. После войны подобные расчеты стали применяться к хозяйственным вопросам мирного времени. Они составляли содержание нового большого направления, названного исследованием операций, которое оформляется в целую науку.
Множество людей начиная играть в рулетку, вспоминают о том, что они когда-то слышали о теории вероятности.
К сожалению, вся эта "теория вероятности" не поможет при игре в рулетку, а только причинит вред.
Что из этого следует - только то, что использовать вероятности можно при неограниченном увеличении числа повторений опыта. Когда же мы играем в рулетку, мы имеем достаточно ограниченное число повторений опыта (вращений колеса рулетки). Для неограниченном увеличении числа опытов, у нас нет в запасе неограниченного количества денег и времени.
Для чего нужна астрономия?
Лев Николаевич Толстой. Индеец и англичанин (быль)
Браво, Феликс!
Сказка "Узнай-зеркала"
Просто так