Главная страница --> Экономические научные работы (книги)

Теория принятия решений: Аси .. | Мазурова Т. В. Новые стандар .. | Гольдштейн Г.Я. Стратегическ .. | Гольдштейн Г.Я.,  Гуц А.Н. Э .. | Сербин В.Д. Основы логистики .. |


Орлов А.И. Математика случая: Вероятность и статистика – основные факты: События и множества

2. Основы теории вероятностей

События и множества

Исходное понятие при построении вероятностных моделей в задачах принятия решений – опыт (испытание). Примерами опытов являются проверка качества единицы продукции, бросание трех монет независимо друг от друга и т.д.

Первый шаг при построении вероятностной модели реального явления или процесса – выделение возможных исходов опыта. Их называют элементарными событиями. Обычно считают, что в первом опыте возможны два исхода – «единица продукции годная» и «единица продукции дефектная». Естественно принять, что при бросании монеты осуществляется одно из двух элементарных событий – «выпала решетка (цифра)» и «выпал герб». Таким образом, случаи «монета встала на ребро» или «монету не удалось найти» считаем невозможными.

При бросании трех монет элементарных событий значительно больше. Вот одно из них – «первая монета выпала гербом, вторая – решеткой, третья – снова гербом». Перечислим все элементарные события в этом опыте. Для этого обозначим выпадение герба буквой Г, а решетки – буквой Р. Имеется 23=8 элементарных событий: ГГГ, ГГР, ГРГ, ГРР, РГГ, РГР, РРГ, РРР – в каждой тройке символов первый показывает результат бросания первой модели, второй – второй монеты, третий – третьей монеты.

Совокупность всех возможных исходов опыта, т.е. всех элементарных событий, называется пространством элементарных событий. Вначале мы ограничимся пространством элементарных событий, состоящим из конечного числа элементов.

С математической точки зрения пространство (совокупность) всех элементарных событий, возможных в опыте – это некоторое множество, а элементарные события – его элементы. Однако в теории вероятностей для обозначения используемых понятий по традиции используются свои термины, отличающиеся от терминов теории множеств. В табл. 1 установлено соответствие между терминологическими рядами этих двух математических дисциплин.

Таблица 1.

Соответствие терминов теории вероятностей и теории множеств

Теория вероятностей

Теория множеств

Пространство элементарных событий

Множество

Элементарное событие

Элемент этого множества

Событие

Подмножество

Достоверное событие

Подмножество, совпадающее с множеством

Невозможное событие

Пустое подмножество

Сумма А+В событий А и В

Объединение

Произведение АВ событий А и В

Пересечение

Событие, противоположное А

Дополнение А

События А и В несовместны

 пусто

События А и В совместны

 не  пусто

Как сложились два параллельных терминологических ряда? Основные понятия теории вероятностей и ее терминология сформировались в XVII-XVIII вв. Теория множеств возникла в конце XIX в. независимо от теории вероятностей и получила распространение в ХХ в.

Принятый в настоящее время аксиоматический подход к теории вероятностей, разработанный академиком АН СССР А.Н. Колмогоровым (1903-1987), дал возможность развивать эту дисциплину на базе теории множеств и теории меры. Этот подход позволил рассматривать теорию вероятностей и математическую статистику как часть математики, проводить рассуждения на математическом уровне строгости. В частности, было введено четкое различие между частотой и вероятностью, случайная величина стала рассматриваться как функция от элементарного исхода, и т.д. За основу методов статистического анализа данных стало возможным брать вероятностно-статистические модели, сформулированные в математических терминах. В результате удалось четко отделить строгие утверждения от обсуждения философских вопросов случайности, преодолеть подход на основе понятия равновозможности, имеющий ограниченное практическое значение. Наиболее существенно, что после работ А.Н.Колмогорова нет необходимости связывать вероятности тех или иных событий с пределами частот. Так называемые «субъективные вероятности» получили смысл экспертных оценок вероятностей.

После выхода (в 1933 г. на немецком языке и в 1936 г. – на русском) основополагающей монографии [4] аксиоматический подход к теории вероятностей стал общепринятым в научных исследованиях в этой области. Во многом перестроилось преподавание. Повысился научный уровень многих прикладных работ. Однако традиционный подход оказался живучим. Распространены устаревшие и во многом неверные представления о теории вероятностей и математической статистике. Поэтому в настоящей главе рассматриваем основные понятия, подходы, идеи, методы и результаты в этих областях, необходимые для их квалифицированного применения в задачах различных областей знаний и практической деятельности.

В послевоенные годы А.Н.Колмогоров формализовал понятие случайности на основе теории информации [5]. Грубо говоря, числовая последовательность является случайной, если ее нельзя заметно сжать без потери информации. Однако этот подход не был предназначен для использования в прикладных работах и преподавании. Он представляет собой важное методологическое и теоретическое продвижение.



Похожие по содержанию материалы:
Гончарук В.А. Маркетинговое консультирование: Программа оптимизации и отчет консультанта ..
Оценка синергизма набора СЗХ - Основы менеджмента ..
Прикладная статистика: Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок ..
Прикладная статистика: Проблема множественных проверок статистических гипотез ..
Теория принятия решений: Асимптотический линейный регрессионный анализ для интервальных данных ..
Мазурова Т. В. Новые стандарты эмиссии: что нового? ..
Гольдштейн Г.Я. Стратегические аспекты управления НИОКР: Основные типы реакций фирмы на изменения во ..
Гольдштейн Г.Я.,  Гуц А.Н. Экономический инструментарий принятия управленческих решений: Анализ фина ..
Сербин В.Д. Основы логистики: Анализ опыта организации сбытовых систем ..
Гриненко С.В. Экономика недвижимости: Управление рынком недвижимости ..
Нечисловая статистика: Экстремальные статистические задачи ..
Орлов А.И. Эконометрика: Проверка однородности двух биномиальных выборок ..
Миссия организации: сущность, содержание - Основы менеджмента ..


Похожие документы из сходных разделов


Орлов А.И. Эконометрика: Построение выборочной функции спроса

Глава 2. Выборочные исследования

2.1. Построение выборочной функции спроса

Функция спроса часто встречается в экономических учебниках, но при этом обычно не рассказывается, как она получена. Между тем оценить ее по эмпирическим данным не так уж трудно. Мы часто выясняем ожидаемый спрос с помощью следующего простого приема - спрашиваем потенциальн .. читать далее


Гончарук В.А. Маркетинговое консультирование: Проекты консультирования

2. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ

2.1. Проекты консультирования

Консультирование применяется предприятиями для решения множества задач, обусловленных особенностями рыночной ситуации, спецификой конкретных предприятий, ресурсами, целями, и т.д. Рынок для каждого предприятия, сами предприятия уникальны. Точно также уникальны и проекты, выполняемые консультантами, комплекс методов и .. читать далее


Орлов А.И. Математика случая: Вероятность и статистика – основные факты: Закон больших чисел

2. Основы теории вероятностей

Закон больших чисел

Неравенство Чебышёва позволяет доказать замечательный результат, лежащий в основе математической статистики – закон больших чисел. Из него вытекает, что выборочные характеристики при возрастании числа опытов приближаются к теоретическим, а это дает возможность оценивать параметры вероятностных моделей п .. читать далее