Пусть производится независимых испытаний, в каждом из которых может появиться или не появиться событие . Появление события в одном испытании называется успехом, не появление – неуспехом. Вероятность появления события в одном испытании - , а вероятность неуспеха - . Найти вероятность того, что событие в испытаниях появиться ровно раз.
Вероятность одного сложного события заключающегося в том, что в испытаниях событие наступит раз, и не наступит раз, по теореме умножения независимых событий равна:
Число сложных событий есть число сочетаний , и они не совместны. Тогда вероятность наступления события раз.
- формула Бернулли.
Пример: Вероятность перерасхода энергии в течение суток 0,2. Найти вероятность того, что в течении ближайшей недели перерасход наступит в течении двух суток.
Наивероятнейшее число успехов в последовательности независимых испытаний.
Пусть , .
Исследуем как функцию от аргумента . Для этого выпишем:
Т.е. функция возрастает при переходе от к , если , и убывает, если , а также остается неизменной, если . Следовательно, наивероятнейшее число успехов должно удовлетворять неравенству:
, т.к. , то:
Если число целое, то наивероятнейшее число может иметь два значения: и . Если же − дробь, то вероятность не возрастает не при каких и вероятнее всего, что в испытаний не будет ни одного успеха.
Пример: Испытываются 15 элементов некоторого устройства. Вероятность, того что элемент выдержит испытание 0,9. Найти наивероятнейшее число элементов выдержавших испытание и соответствующую вероятность.
; ; .
Вероятнее всего 14 элементов выдержат испытание.
Локальная теорема Лапласа:
Если вероятность появления событий в каждом испытании постоянна и отлична от 0 и 1,то:
, где
Замечание: Функция затабулирована и является четной функцией.
Пример: Найти вероятность того, что событие наступит 80 раз в 400 испытаниях, если вероятность появления события в одном испытании 0,2.
; ; ; .
Интегральная теорема Лапласа.
Производится независимых испытаний. Найти вероятность того, что событие появится не менее и не более раз, если вероятность появления события в одном испытании постоянно и равно .
Теорема: Если вероятность появления события в каждом испытании постоянно и отлично от 0 и 1, то:
; ;
Пример: Вероятность того, что деталь бракованная – 0,2. Найти вероятность того, что среди 400 просматриваемых деталей бракованными окажутся от 70 до 100 деталей.
; ; ; ;
Формула Пуассона.
Постановка задачи: Найти вероятность того, что при очень большом числе испытаний, в каждом из которых вероятность появления события очень мала, если событие наступит ровно раз.
-велико; - мало.
− формула Пуассона.
Пример: Завод отправил 2000 изделий. Вероятность повреждения изучения в пути равно 0,001. Найти вероятность того, что на базу прибудут ровно три бракованных изделия.
; ; ;
Случайные величины.
Определение: Случайной называется величина, которая в результате испытаний принимает одно и только одно возможное значение, наперед неизвестное и зависящая от случайных величин.
Определение: Числовая функция, определенная на называется случайной величиной .
Каждому элементарному событию ставится в соответствии число , т.е. если в результате испытаний появляется элементарное событие , то случайная величина принимает значение .
Рассматриваются только те случайные величины, до которых определена вероятность того, что случайная величина примет значение меньшее .
Определение: Функция распределения вероятностей случайной величины называется действительной переменной , определяющаяся формулой:
Т.к. − вероятность, то .
Справедливо следующее равенство:
Замечание: Функция считается непрерывной слева.
Свойства функции :
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.