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.