Історія розвитку теорії ймовірностей
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
Державний вищий навчальний заклад
„Ужгородський національний університет”
Математичний факультет
Реферат
Історія розвитку теорії ймовірностей
Виконала
студентка 5-го курсу
спеціальнасті „Математика”
Федорянич Н. В.
Ужгород - 2012
Вступ…………………………………………………………………
1. Динаміка розвитку поняття ймовірності………………………….……5
1.1 Перші спроби введення поняття ймовірності…………..……...5
1.2 Поява класичного визначення поняття ймовірності……..……8
1.3 Перші спроби введення аксіоматичного
визначення поняття ймовірності.…………………………………………..
1.4 Поява аксіоматичного визначення
поняття ймовірності…………………………………………………
2. Динаміка розвитку поняття математичного очікування……….……17
2.1 Передумови введення поняття
математичного очікування…..……………………………………………
2.2 Введення поняття математичного
очікування і його подальший розвиток………….……………………………..…..…
3. Закон великих чисел……………………………………………………21
3.1 Первісне осмислення статистичної
закономірності…………………………………………
3.2 Поява теорем Бернуллі й Пуассона - найпростіших форм закону великих чисел…………..………………………….….……21
3.3 Нерівність Чебишева. Закон
великих чисел у формі Чебишева...…………………………………………………
Висновки…………………………………………………………
Список використаної літератури...........………………………
Вступ
В історії теорії ймовірностей можна виділити наступні етапи.
1. Передісторія теорії ймовірностей. У цей період, початок якого губиться в далечіні століть, ставилися й примітивно вирішувалися елементарні задачі, які пізніше будуть віднесені до теорії ймовірностей. Ніяких спеціальних методів у цей період не виникає. Іде нагромадження матеріалу. Цей період кінчається в XVI в. роботами Кардано, Пачолі, Тарталья й ін.
2. Виникнення теорії ймовірностей як науки. У цей період виробляються перші специфічні поняття, такі, як математичне очікування. Установлюються перші теореми-теореми додавання й множення ймовірностей. Початок цього періоду пов'язане з іменами Паскаля, Ферма, Гюйгенса. Цей період триває від середини XVII в. до початку XVIII в. У цей час теорія ймовірностей знаходить свої перші застосування в демографії, страховій справі, в оцінці помилок спостереження.
3. Наступний період починається з появи роботи Я. Бернуллі «Мистецтво припущення» (1713 р.). Це перша робота, у якій була строго доведена гранична теорема - найпростіший випадок закону великих чисел. Теорема Бернуллі дала можливість широко застосовувати теорію ймовірностей до статистики. До цього періоду ставляться роботи Муавра, Лапласа, Гаусса, Пуассона й ін.; теорія ймовірностей починає застосовуватися в різних областях природознавства. Центральне місце в цьому періоді займають граничні теореми.
4. Наступний період розвитку теорії ймовірностей зв'язаний, насамперед, з росіянці (Петербурзької) школою. Тут можна назвати такі імена, як Чебишев П.Л., Марков А.А., Ляпунов А.М. У цей період поширення закону великих чисел і центральної граничної теореми на різні класи випадкових величин досягає своїх природних границь. Закони теорії ймовірностей стали застосовуватися до залежних випадкових величин. Все це дало можливість прикласти теорію ймовірностей до багатьом розділам природознавства, у першу чергу - до фізики. Виникає статистична фізика, що розвивається у взаємозв'язку з теорією ймовірностей.
5. Сучасний період розвитку теорії ймовірностей почався із установлення аксіоматики. Цього в першу чергу вимагала практика, тому що для успішного застосування теорії ймовірностей до фізики, біології й іншим галузям науки, а також до техніки й військової справи необхідно було уточнити й привести в струнку систему її основні поняття. Завдяки аксіоматиці теорія ймовірностей стала абстрактно-дедуктивною математичною дисципліною, тісно пов'язаної з теорією множин, а через неї-з іншими математичними дисциплінами. Це обумовило небувалу широту досліджень по теорії ймовірностей, починаючи від хазяйновито – прикладних питань і закінчуючи самими тонкими питаннями кібернетики. Перші роботи цього періоду пов'язані з іменами Бернштейна, Мизеса, Бореля. Остаточне встановлення аксіоматики відбулося в 30-е роки XX в., коли була опублікована, і одержала загальне визнання аксіоматика А.Н. Колмогорова.
В останні час намітилися нові підходи до основних понять теорії ймовірностей. Про це свідчить поява теорії надійності, теорії інформації, теорії масового обслуговування й т.п.
Ми ж розглянемо динаміку розвитку визначення поняття ймовірності; такого поняття в теорії ймовірностей, як математичне очікування, а також відомого закону великих чисел.
Простеживши розвиток цих понять від найпростіших уявлень до закінчених і обміркованих їхніх форм, ми зможемо глибше зрозуміти їхній зміст, що, безсумнівно, важливо з методичної точки зору.
1. Динаміка розвитку поняття ймовірності
1.1 Перші спроби введення поняття ймовірності
Розглянемо, як розвивалося поняття ймовірності.
Д. Кардано (1501–1576 р.) у своїй роботі «Книги про гру в кості» впритул підійшов до визначення поняття ймовірності через відношення рівно можливих подій [1].
«Отже, є одне загальне правило для розрахунку: необхідно врахувати загальне число можливих випадань і число способів, якими можуть з'явитися дані випадання, а потім знайти відношення останнього числа до числа можливостей, що залишилися, випадань; приблизно в такій же пропорції визначаються відносні розміри ставок для того, щоб гра йшла на рівних умовах».
Кардано в цьому уривку говорить, що якщо можливе число випробувань дорівнює n, а число сприятливих випробувань – m, те ставки повинні бути у відношенні (мова йде про поділ ставки, тому що вчених того часу дуже хвилював це питання, багато хто з них намагалися вирішувати цю задачу).
У роботах Л. Пачоли, Н. Тарталья робиться спроба виділити нове поняття ймовірності – відношення шансів – при рішенні ряду специфічних задач, насамперед комбінаторних.
Треба відзначити, що поняттям імовірності активно користувалися вчені того часу, не визначаючи його а розуміючи його інтуїтивно. Паскаль і Ферма в листах один одному використовували поняття ймовірності в схованій формі, не визначає його в конкретне визначення.
Гюйгенс (1629–1695 р.) у своїй книзі «Про розрахунки в азартних іграх» виділив поняття «шанс», що по суті, є ще не дуже усвідомлене поняття ймовірності [2]. У введенні Гюйгенс пише: «Хоча в іграх, заснованих на чистому випадку, результати є невідомими, однак шанс гравця на виграш, або на програш має певну вартість. Наприклад, якщо хто-небудь тримає парі, що він викине при першому киданні однієї кістки шість очка, те невідомо, чи виграє він або програє, але що є певним вирахуванням це те, наскільки його шанси програти парі перевершують його шанси на виграш парі».
Т. Байес (1702–1761 р.) у своїй роботі, опублікованої в «Філософських працях» за 1763 р. Р. Прайсом за назвою «Досвід рішення задачі по теорії ймовірностей покійного високоповажного містера Байеса, члена Королівського суспільства, повідомлено містером Прайсом у листах Джонові Кентону, магістрові мистецтв, члену Королівського суспільства» увів поряд з іншими визначеннями й визначення поняття ймовірності. Байес формулює наступні визначення.
1. Кілька подій є несумісними, якщо настання одного з них виключає настання інших.
2. Події, що виключають друг друга, якщо одне з них повинне наступити, але обоє одночасно наступити не можуть.
3. Говорять, що подія не відбулася, якщо воно не наступає або, якщо наступає подія, що виключає.
4. Говорять, що подія визначена, якщо воно наступило або не наступило.
5. Імовірність якої-небудь події є відношення значення, що дається очікуванню, пов'язаному з настанням події, і значення очікуваної в цьому випадку прибутку.
6. Під шансом я розумію те ж саме, що й під імовірністю.
7. Події є незалежними, якщо настання одного не зменшує й не збільшує ймовірності інших [1,2].
Деякі із цих визначень, наприклад 1 і 7, майже повністю збігаються із сучасними. Визначення ж імовірності не відрізняється ясністю, можливо тому, що у формулюванні використовується невизначене поняття: «значення очікування, пов'язаного з настанням події».
У другому розділі своєї роботи Байес користується геометричним визначенням імовірності в його сучасному змісті (не визначаючи його), вирішуючи задачу про кидання кулі W на квадратну дошку ABCD
На AB беруться дві будь-які крапки f і b і через них C F s L D проводяться лінії, паралельні AD до перетинання з CD у крапках F і L. Після цього Байес формулює наступну лему.
Лема.
Імовірність того, що крапка O (крапка зупинки OO кулі) буде перебувати між двома якими-небудь крапками лінії AB, є відношення відстані між двома крапками до всієї лінії AB.
Інакше кажучи, імовірність того, що куля, кинута випадковим образом на ABCD, зупиниться в прямокутнику bfFL, дорівнює . Аналогічно ми обчислюємо геометричним способом імовірність і зараз, як відношення мер.
P(A)= , ( ) – імовірнісний простір,
- клас або сімейство підмножин в ,
- область в ,
P-Імовірність.
Але в Байеса не було визначення геометричної ймовірності.
Кондорсе (1743–1794 р.), відомий політичний і суспільний діяч буржуазної французької революції, займався питаннями теорії ймовірностей. У своїй роботі «Suite du Memoire sur le calcul des Probabilites» Кондорсе намагався поряд з імовірністю ввести поняття «властиво ймовірність» [1,2].
«Не слід розуміти під властиво ймовірністю події відношення числа сполучень, що мають місце, до загального числа сполучень. Наприклад, якщо з 10 карт витягає одна карта й свідок говорить, що це була саме така-те карта, те властиво ймовірність цієї події, яку потрібно зіставити з імовірністю що народжується зі свідчення, що буде , а є ймовірність достати цю карту переважно, чим іншу яку-небудь певну карту, і тому що всі ці ймовірності однакові, те властиво ймовірність буде в цьому випадку …
У випадку, коли витягає одна з десяти карт, число сполучень, при яких витягає яка-небудь певна карта, є одиниця й число сполучень, при яких буде витягнута яка-небудь інша певна карта, теж є одиниця, виходить, властиво ймовірність виразиться – .»
Поняття властиво ймовірності необґрунтовано. Його протиставлення поняттю ймовірності чисто суб'єктивне й математично нічим не підтверджено. Можливо саме тому в науці воно не збереглося.
До XVIII в. поняття ймовірності вже дуже активно використовувалося при рішенні різних задач.
Л. Ейлер (1707–1783 р.), досліджуючи різні лотереї, які пропонували Прусському королю Фрідріху II для поповнення скарбниці держави, користувався саме класичним визначенням імовірності.
1.2 Поява класичного визначення поняття ймовірності
П. Лаплас (1749–1827 р.) у своїх лекціях за назвою «Досвід філософії теорії ймовірностей» уводив наступне класичне визначення ймовірності: імовірність P(A) події A рівняється відношенню числа можливих результатів випробування, які сприяють події A, до числа всіх можливих результатів випробування. У цьому визначенні передбачається, що окремі можливі результати випробування рівно можливі [1,2].
Цьому визначенню ймовірності Лаплас додав суб'єктивний зміст, увівши принцип недостатності або відсутності підстав. Цей принцип полягає в тому, що якщо ймовірність події невідома, то ми для її значення призначаємо деяке число, що нам представляється розумним. У випадку, якщо ми маємо кілька подій, які становлять повну систему, але не знаємо ймовірності кожної події окремо, то ми вважаємо, що всі ці події рівно можливі.
Магістр філософії Сигізмунд (Зигизмунт) Ревковський (1807–1893 р.) в 1829/30 р. уперше в Росії став читати курс теорії ймовірностей. Імовірність він називав мірою надії, величиною надії й давав їй класичне визначення.
Н.И. Лобачевский серйозно займався теорією ймовірностей. У своїй роботі «Нові початки геометрії з повною теорією паралельних» він визначає ймовірність, випливаючи Лапласові: «під словами ймовірність розуміють зміст числа добрих нагод до числа всіх випадків разом». Рівно можливість випадків, мабуть, малася на увазі Лобачевским.
Професор математики Московського університету Зернов Н.Е. (1804–1862)
у своїй мові «Теорія ймовірностей, з додатком переважно до смертності й страхування», що була видана в 1843 р., увів визначення ймовірності ( ) і цікаве визначення поняття відносної ймовірності.
«Імовірність подій, розглянутих у такому виді, начебто інші події зовсім не мали місця, називається ймовірністю відносного. Відносна ймовірність якої-небудь події дорівнює частці, що пішла від ділення самостійної ймовірності тієї ж події на суму цієї останньої ймовірності й протилежної їй, також самостійної».
Це визначення супроводжується прикладом. У посудині є 3 червоних, 1 чорний, 2 білих кулі. Імовірність витягтися червона куля ; ; – це всі ймовірності самостійні. Тримають парі щодо появи білої або чорної кулі, не обертаючи уваги на червоні. Імовірність виграти парі на білій кулі – , на чорному – .
теорія ймовірність математичне очікування
Це, по Зернову, відносні ймовірності. Для них справедливі співвідношення:
; .
Навіть на цьому прикладі видно, що поняття відносної ймовірності зайво (можна розглядати, що в урні тільки 2 білих і 1 чорна куля).
Великим представником російської теорії ймовірностей був М.В. Остроградський. У своїй статті «Про страхування», опублікованої в журналі «Фінський вісник» в 1847 р., Остроградьский трактує поняття ймовірності із суб'єктивних позицій, як міру впевненості суб'єкта, що пізнає, [1].
Він докладно говорить про те, що ймовірність є міра нашого незнання, що це суб'єктивне поняття, що в імовірності в суб'єктивному світі немає ніякої відповідності, що увесь світ детерминистичен і випадкового в ньому ні, є тільки те, що ми не знаємо або не пізнали, що ми й називаємо випадковим.
«Якщо явище зовсім залежить від декількох інших явищ або випадків, з яких одні можуть його зробити, інші йому противні, і якщо притім всі ці випадки такі, що для нас, ми повторюємо, для нас, немає причини одні з них воліти іншим, то ймовірність очікуваного явища виміряється дробом, який чисельник дорівнює числу випадків, що доставляють явище, – а знаменник числу всіх випадків». Це твердження збігається з так званим класичним визначенням Лапласа із тлумаченням рівної можливості, як недостатності підстав давати перевага одним подіям перед іншими. Розглядається приклад. В урні перебуває 5 куль (3 білих і 2 чорних), з її витягає одну кулю. Яка ймовірність, що ця куля буде білим? Щодо цього приклада Остроградський пише: «П'ять куль перебувають у вазі; немає ніякої причини думати, що один з них потрапить у руку скоріше, ніж іншої. Говорячи, немає ніякої причини, розуміємо, що її немає для нас, – вона є, але зовсім нам невідома.… І як ми не можемо дати одній кулі перевага перед іншим, те всі кулі представляють для нас випадки рівно можливі. Той, хто знав би розташування куль в урні й міг би обчислити рух руки, що виймає, той сказав би наперед, який саме вийде куля, - для нього не було б імовірності.
Якби для нас, справді, не було причин вийняти такий-то куля, а не інший, тоді поява кулі бути б дійсно неможливо, як неможлива дія без причини.
Ми повторюємо, що ймовірність і однакова можливість випадків, і міра ймовірності існують тільки для нас. Для істот же всевідаючих, тобто відомості, що має всі, про всі явища, імовірність не може мати не тільки міри, але й ніякого значення.
Це висловлення є типовим висловленням у дусі механічного детермінізму, що був у той час широко розповсюджений у теорії ймовірностей.
1.3 Перші спроби введення аксіоматичного визначення поняття ймовірності
П. Л. Чебишев (1821–1894 р.) був творцем і ідейним керівником петербурзької математичної школи. Чебишев зіграв велику роль у розвитку багатьох розділів математики, у тому числі теорії ймовірностей. У своїй магістерській дисертації в першому розділі він уводить поняття ймовірності. Для цього він, насамперед, визначає рівно можливі події: «Якщо з певного числа різних подій при відомих обставинах один необхідно повинне трапитися, і немає особливої причини очікувати якого-небудь із цих подій переважно перед іншими, те такі події відрізняємо назвою випадків рівно можливих». Не можна сказати, щоб це визначення було досить чітке.
Якщо з n випадків m мають як наслідок деяка подія, то мірою ймовірності цієї події, що називають імовірним, приймають , тобто «відношення числа рівно можливих випадків, сприятливих для події, до числа всіх рівно можливих випадків».
А.А. Марков (1856–1922 р.) був найближчим учнем і кращим виразником ідей Чебишева. У своїй роботі «Вирахування ймовірностей» Марков давав класичне визначення ймовірності, але до визначення рівної можливості («Дві події ми називаємо рівно можливими, якщо немає ніяких підстав очікувати одного з них переважно перед іншим. Кілька подій ми називаємо рівно можливими, якщо кожні два з них рівно можливі») він робив наступну примітку: «На мою думку, різні поняття визначаються не стільки словами, кожне з яких може, у свою чергу, зажадати визначення, як нашим відношенням до них, що з'ясовується поступово». Визначення поняття ймовірності виглядає так:
«Імовірністю події називається дріб, чисельник якої представляє число рівно можливих випадків, сприятливих цій події, а знаменник-число всіх рівно можливих випадків, що відповідають питанню». [1,2]
У своїй книзі «Теорія ймовірностей» С.Н. Бернштейн спробував увести визначення поняття ймовірності аксіоматичним способом.
З аксіоми порівняння ймовірностей і аксіоми про несумісні події Бернштейн робить наступний висновок: «Якщо події X сприяють m випадків із загального числа всіх n єдино можливих, несумісних і рівно можливих випадків, то ймовірність події X залежить тільки від чисел m і n (а не від природи розглянутого досвіду), тобто ймовірність X=F (m, n), де F (m, n) є деяка певна функція».
Але, цим аксіомам задовольняє тільки функція виду F( ), причому-це зростаюча функція дробу . Будь-яку таку функцію F( ) можна прийняти за ймовірність X. Загальноприйняте вважати F( )= . Це і є ймовірність події X у висловлених умовах, а точніше класичне визначення ймовірності.
Із упевненістю можна сказати, що визначення поняття ймовірності лежить в основі будь-якої аксіоматичної системи теорії ймовірностей. На недоліки класичного визначення ймовірності вказували давно. Були видні й недоліки суб'єктивного трактування ймовірності, що йде від Лапласа. Критикові цих недоліків зустрічали доброзичливо. Найбільш широке поширення одержали роботи в цьому напрямку німецького вченого Р. Мизеса (1883–1953 р.), що з гітлерівської Німеччини емігрував у США, де він очолив Інститут прикладної математики. Мизес є засновником так званої частотної концепції в теорії ймовірностей.
Основним поняттям у частотній теорії Мизеса є поняття колективу. Під колективом розуміється нескінченна послідовність k-однакових спостережень, кожне з яких визначає деяку крапку, що належить заданому простору кінцевого числа вимірів. Говорити про ймовірність, по Мизесу, можна тільки тоді, коли існує ця певна сукупність подій. Колектив, по Мизесу, "...повинен задовольняти наступним двом вимогам:
відносні частоти появи певної події в послідовності незалежних випробувань мають певні граничні значення;
граничні значення, про які говориться в першій вимозі, залишаються незмінними, якщо із всієї послідовності вибрати будь-яку підпослідовність.
Взявши за основу той факт, що ймовірність і частота - зв'язані між собою величини, Мизес визначає ймовірність як граничне значення частоти: «Обґрунтоване припущення, що відносна частота появи кожного одиничного спостережуваної ознаки прагне до певного граничного значення. Це граничне значення ми називаємо ймовірністю».
Але насправді ніякого обґрунтованого припущення в нас немає. Ми ніколи не можемо знати, чи має дана частота чи межа ні, хоча б уже тому, що для цього довелося б зробити нескінченне число досвідів. Це визначення неспроможне математично, тому що ми не можемо вказати функціональної залежності між кількістю випробувань n і частотою появи подій , де m-кількість появ події, а, не вказавши такої залежності, ми не можемо обчислити межу, , що прийнята за ймовірність.
Найбільші представники теорії ймовірностей ніколи не були прихильниками частотної школи, а прихильники цієї школи не одержали істотних результатів у теорії ймовірностей.
Спроб обґрунтувати теорію ймовірностей було досить багато. Наприклад, італійський математик Б. Финетті висунув суб'єктивне тлумачення ймовірності. Таким підходом до ймовірності він намагався перебороти протиріччя, які виникли й у класичній теорії ймовірностей і в частотній школі Мизеса. По Финетті ймовірність є чисто суб'єктивною величиною. Кожна людина по-своєму оцінює ймовірність тієї або іншої події.
Трохи пізніше Джеффрис розробляв поняття ймовірності як ступеня правдоподібності. Уперше ця концепція була висунута Кейнесом в 1921 р. По цій теорії кожна пропозиція має певну ймовірність. Ймовірностям такого роду не можна дати частотної інтерпретації. Розробка теорії ступенів правдоподібності триває деякими математиками й у наші дні.
1.4 Поява аксіоматичного визначення поняття ймовірності
На сьогоднішній день закріпилося визначення поняття ймовірності дане А.Н. Колмогоровим у книзі «Основні поняття теорії ймовірностей» (1933 р.) аксіоматично.
Уже були розкриті глибокі аналогії між поняттями теорії ймовірностей і поняттями метричної теорії функцій. Були встановлені аналогії між множиною й подією, мірою множини й імовірністю події, інтегралом і математичним очікуванням і ін.
Виникла потреба в теорії ймовірностей виходячи з уявлень, що й було виконано в книзі Колмогорова. Після цієї аксиоматизації теорія ймовірностей зайняла рівноправне місце серед інших математичних дисциплін.
Розглянемо аксіоматику Колмогорова.
Нехай є спостереження або випробування, які хоча б теоретично допускають можливість необмеженого повторення. Кожне окреме випробування може мати той або інший результат залежно від випадку. Сукупність всіх цих можливих рішень утворить множина E, що є першим основним поняттям аксіоматики. Це множина E називається множиною елементарних подій. Що із себе представляють події, що є елементами цієї множини, для подальшої логічної побудови зовсім байдуже, як байдуже для аксіоматичної побудови геометрії, що ми будемо розуміти під словами «крапка», «пряма» і т.п. Тільки після такої аксіоматичної побудови теорія ймовірностей допускає різні інтерпретації, у тому числі й не зв'язані з випадковими подіями. Будь-яка підмножина множини E, тобто будь-яку сукупність можливих рішень, називають подією. Або іншими словами: випадковими подіями називаються елементи множини F підмножин з E. Далі розглядаються не всі події, а тільки деяке тіло подій. Теорія ймовірностей займається тільки тими подіями, частота яких стійка. Це положення в аксіоматичній теорії Колмогорова формалізується таким чином, що кожній події, що ми розглядаємо, ставиться у відповідність деяке позитивне число, що називається ймовірністю даної події. При цьому абстрагуються від усього того, що допомагало сформулювати це поняття, наприклад, від частоти. Це дає можливість інтерпретувати ймовірність не тільки імовірнісним способом. Тим самим значно розширюються можливості ймовірностей.
Сформулюємо аксіоми Колмогорова [1,5]. Якщо випадкові події A і B входять до складу F, то події A або B, A і B, не A і не B також утримуються в F. F містить як елементи множина E і всі окремі його елементи.
Кожному елементу A з F поставлено у відповідність ненегативне речовинне число P(A), називане ймовірністю події A.
P(E)=1.
Якщо A і B не перетинаються й належать F, то P (A+B)=P(A)+P(B). Для нескінченних множин F є ще одна аксіома, що для кінцевих множин є наслідком п'яти наведених аксіом.
Якщо перетинання послідовності подій порожньо, то .
Аксіоматика Колмогорова сприяла тому, що теорія ймовірностей остаточно зміцнилася як повноправна математична дисципліна.
Простеживши динаміку розвитку й формування поняття ймовірності можна зробити висновок, що воно вироблялося складними шляхами. Математики й філософи, політики й просто захоплені теорією ймовірностей учені намагалися наділити поняття ймовірності в конкретну форму. Даючи правильні й помилкові визначення поняттю ймовірності, вони маленькими кроками просувалися до вірного рішення цього питання. Але навіть у добре й правильно сформульованих варіантах класичного визначення ймовірності можна виявити пробіли й недогляди. Наприклад, майже у всіх даних варіантах класичного визначення відсутнє умова кінцівки числа рівно можливих подій, тобто умова, що . Можливо ця умова не обмовлялася, але малося на увазі. З побудовою системи аксіом для визначення поняття ймовірності задача деякої неспроможності класичного визначення ймовірності була вирішена. Однак спостерігаються спроби дати трактування ймовірності з більше широких позицій, у тому числі й з позицій теорії інформації.
2. Динаміка розвитку поняття математичного очікування
2.1 Передумови введення поняття математичного очікування
Одним з перших наблизився до визначення поняття математичного очікування Д. Кардано у своїй роботі «Книга про гру в кості». Він визначив умови необразливої гри, які можна побачити на наступному прикладі Кардано: кидаються дві гральні кістки. «Якщо, стало бути, хто-небудь заявить, що він бажав би одержати 1, 2 або 3, то ти знаєш, що для цього є 27 шансів, а тому що вся серія складається з 36, то залишається 9 кидань, у яких ці числа окулярів не випадуть; таким чином, ці числа будуть перебувати в потрійному відношенні. Отже, при чотирьох киданнях три випадання будуть сприятливі 1, 2 або 3, і тільки один раз не вийде жодного із трьох зазначених чисел окулярів. Якщо той, хто чекає випадання одного із трьох зазначених чисел окулярів, поставить три асів (давньоримські мідні монети), а другий один, то спочатку перший виграє тричі й одержить три асів, а потім другий виграє один раз і одержить три асів; таким чином, у загальному підсумку чотирьох кидань шанси їх завжди зрівняються. Стало бути, такі умови розрахунку в грі - правильні; якщо ж другий з них поставить більше, те йому доведеться боротися в грі на нерівних умовах і зі збитком для себе; а якщо він поставить менше, те з баришем.» Однак Кардано розуміє, що ці твердження справедливі тільки тоді, коли гра буде тривати досить довго [1].
2.2 Введення поняття математичного очікування і його подальший розвиток
Звернемося до роботи Х. Гюйгенса «Про розрахунок в азартних іграх». Книга складається із введення й 14 пропозицій. Розглянемо перші три пропозиції [1].
Пропозиція 1: „Якщо я маю рівні шанси одержання a або b, те це мені коштує „.
Пропозиція 2: „Якщо я маю рівні шанси на одержання a, b або c, те це мені коштує стільки ж, як якби я мав .”
Пропозиція 3: „Якщо число випадків, у яких виходить сума a, дорівнює p і число випадків, у яких виходить сума b, дорівнює q, і всі випадки однаково легко можуть відбутися, то вартість мого очікування дорівнює .”
По суті Гюйгенс тут так визначає математичне очікування. Він фактично вперше вводить поняття математичного очікування й використовує його. Математичне очікування є узагальненням поняття середньої арифметичної. Середня арифметична широко застосовувалася в торгівлі й промисловості для визначення середніх цін, середнього прибутку й т.п.
Термінологія Гюйгенса в теорії ймовірностей несе на собі відбиток комерційної термінології. Він уважає, що математичне очікування - це ціна шансу на виграш у необразливій грі й доходить висновку, що справедлива ціна - є середня ціна. Він обчислює «за яку справедливу ціну я міг би поступитися своє місце в грі іншому». Сам Гюйгенс не називає математичне очікування очікуванням, воно в нього фігурує як вартість шансу. Уперше термін «очікування» з'являється в перекладі роботи Гюйгенса Францем ван Схоутеном.
Робота Х. Гюйгенса дуже вплинула на Я. Бернуллі. До пропозицій 1, 2 і 3 Гюйгенса Бернуллі робить велика примітка.
«Автор цього трактату викладає ...у цьому й двох наступних пропозиціях основний принцип мистецтва припущень. Тому що дуже важливо, щоб цей принцип був добре зрозумілий, то я спробую довести його за допомогою вирахувань більше звичайних і більше доступних всім, виходячи винятково з тієї аксіоми, або визначення, що кожний повинен очікувати або припускає очікувати стільки скільки він неминуче одержить.
Слово «очікування» тут не повинне розумітися в його звичайному змісті, відповідно до якого «очікувати» або «сподіватися» ставиться до події найбільш сприятливому, хоча може відбутися найгірше для нас; потрібно розуміти під цим словом надію, що ми маємо на одержання кращого, зменшеним страхом гіршого. Так що вартість нашого очікування завжди означає щось середнє між кращим, на що ми сподіваємося, і гіршим, чого ми боїмося...»
Після розгляду пропозиції 3 Бернуллі відзначає наступне: «З розгляду ...очевидно, що є велика подібність із правилом, називаним в арифметиці правилом товариства, що складається в знаходженні ціни суміші, складеної з певних кількостей різних речей з різною ціною. Або, скоріше, що обчислення є абсолютно однаковими. Так, подібно тому, як сума добутків кількостей речовин, що змішуються, на їхні відповідні ціни, розділена на суму речовин, дає шукану ціну, що завжди перебуває між крайніми цінами, також сума добутків випадків на відповідно принесені ними вигоди, розділена на число всіх випадків, указує вартість очікування, що внаслідок цього завжди є «середньою між найбільшою й найменшою із цих вигод».

- Історія розвитку туризму в Китаї
- Історія розвитку туризму в країнах Західноєвропейського регіону
- історія становлення римського права
- Історія створення історичних поем С. Руданського
- Історія та перспективи розвитку економічного аналізу
- Історія формування державного боргу та проблеми його обслуговування
- Історія формування європейського інформаційного простору
- Історія розвитку економічного аналізу як науки
- Історія розвитку залізничного транспорту
- Історія розвитку ідей диференціації навчання
- Історія розвитку інформаційно-бібліографічних технологій в Україні
- Історія розвитку оподаткування підприємтсв в Україні
- Історія розвитку прямого і непрямого оподаткування, їх співвідношення та зв'язок між ними
- історія розвитку системи електронного документообігу