
ми. Например, в цехе произошло 30 несчастных случаев, из которых 10 из-за
несоблюдения правил безопасности. Из этого можно предположить, что 1/3
рабочих всегда не соблюдает безопасные приемы работ. В данном примере
оценкой вероятности происхождения несчастных случаев является значение
1/3.
Априорный метод основан на характеристике самой системы событий.
Например, из тридцати несчастных случаев 10 произошли из-за несоблюде-
ния правил безопасности, 20 - из-за отсутствия ограждений и 10 - из-за за-
хламленности рабочих мест. Необходимо определить частость какой-либо
причины. Допустим, что это захламленность рабочих мест. Тогда априорная
вероятность этого события равна 10/30=1/3.
Оба метода предусматривают измерение частости, с которой ожидается
появление события. В обоих случаях предполагают случайность и неизмен-
ность условий, при которых измеряется эта частость.
Конечно, при моделировании ситуаций травматизма не ограничивают-
ся определенным числом, а строят схему с множествами вариантов. При этом
используют какой-либо тип событий, происходящих во времени. Например, в
лесопильном цехе за прошедший год было зарегистрировано на обрезном
станке 100 несчастных случаев. Можно ли ожидать их в ближайшее время? В
вероятностном представлении абсолютная частота несчастных случаев не
столь важна, как их частость. Поэтому в данном примере частота должна
быть связана с заданным промежутком времени. Чтобы уяснить механизм
рассуждений, рассмотрим подробнее несчастные случаи в лесопильном цехе.
Итак, за 300 рабочих дней в году случилось 100 несчастных случаев.
Пусть, например, 10 дней будут отсчетным числом, которое характеризует
признак вероятности появления события. Тогда вероятность происхождения
несчастного случая в этом промежутке (его называют "испытание") составит
100/300 = 0,3. Если примем другой интервал (30 дней), то вероятность случа-
ев в этом испытании составит 100/30 = 3.3, т.е. по 33 случая за 10 дней. Оче-
видно, эта оценка несправедлива, так как вероятность превысила 1.
Поэтому лучше оперировать математическими методами расчета веро-
ятностей. Например, используя первую аксиому теории вероятностей, можно
записать
О ≤ Р (А)