- •“Теорія ймовірностей, імовірнісні процеси та математична статистика”
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •1.1. Випробування і події
- •1.2. Види випадкових подій
- •1.2. Операції над подіями
- •1.3. Класичне визначення ймовірності
- •1.4. Відносна частота. Стійкість відносної частоти
- •1.5. Обмеженість класичного визначення ймовірності. Статистична ймовірність
- •1.6. Геометричні ймовірності
- •1.7. Основні формули комбінаторики
- •Тема 2. Ймовірність суми подій
- •2.1. Ймовірність суми несумісних подій
- •2.2. Ймовірність суми подій, що утворюють повну групу
- •2.3. Сума ймовірностей протилежних подій
- •2.4. Ймовірність суми сумісних подій
- •2.5. Принцип практичної неможливості малоймовірних подій
- •Тема 3. Ймовірність добутку подій
- •3.1. Добуток подій
- •3.2. Умовна ймовірність
- •3.3. Теорема множення ймовірностей
- •3.4. Незалежні події. Теорема множення для незалежних подій
- •3.5. Ймовірність появи хоча б однієї події
- •3.6. Формула повної ймовірності
- •3.7. Ймовірність гіпотез. Формули Байєса
- •Тема 4. Повторні незалежні випробування за схемою бернуллі
- •4.1. Формула Бернуллі
- •4.2. Локальна теорема Лапласа
- •4.3. Інтегральна теорема Лапласа
- •4.4. Ймовірність відхилення відносної частоти від постійної ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Розділ 2. Випадкові величини
- •Тема 5. Дискретні випадкові величини та їх розподіли
- •1. Випадкова величина
- •2. Дискретні і неперервні випадкові величини
- •3. Закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини
- •4. Біноміальний розподіл
- •5. Розподіл Пуассона
- •6. Найпростіший потік подій
- •7. Геометричний розподіл
- •8. Гіпергеометричний розподіл
- •9. Функція розподілу імовірностей випадкової величини
- •9.1. Визначення функції розподілу
- •9.2. Властивості функції розподілу
- •9.3. Графік функції розподілу
- •1. Математичне сподіванння дискретної випадкової величини
- •2. Ймовірнісний зміст математичного сподіванння
- •3. Властивості математичного сподіванння
- •Список рекомендованої літератури
4.3. Інтегральна теорема Лапласа
Знову припустимо, що проводиться n випробувань, в кожному з яких ймовірність появи події А постійна і рівна р (0<р<1). Як обчислити ймовірність того, що подія А з’явиться в n випробуваннях не менш k1і не більше k2разів (скорочено будемо говорити „від k1до k2разів”)? На це питання відповідає інтегральна теорема Лапласа, яка приводиться нижче без доведення.
Теорема.Якщо ймовірність р настання події А в кожному випробуванні постійна і відмінна від нуля і одиниці, то ймовірністьтого, що подія А з’явиться в n випробуваннях від k1до k2разів, приблизно дорівнює визначеному інтегралу
, (*)
де і.
При розв’язанні задач, що вимагають застосування інтегральної теореми Лапласа, користуються спеціальними таблицями, оскільки невизначений інтеграл не виражається через елементарні функції. Таблиця для інтегралаприводиться в довідниках. В таблиці даються значення функціїдля позитивних значень х і для х=0; для x<0 користуються тією ж таблицею (функціянепарна, тобто). В таблиці приведені значенні інтеграла лише до х=5, так як дляможна прийняти. Функціючасто називаютьфункцією Лапласа.
Для того щоб можна було користуватися таблицею функції Лапласа, перетворимо співвідношення (*) так:
.
Отже, ймовірність того, що подія А з’явиться в n незалежних випробуваннях від k1до k2разів,
,
де і.
Зауваження.Позначимо через m число появ події A при n незалежних випробуваннях, в кожному з яких ймовірність настання події А постійна і рівна р. Якщо число m змінюється від k1до k2, то вираззмінюється віддо. Отже, інтегральну теорему Лапласа можна записати і так:
.
Ця форма запису використовується нижче.
4.4. Ймовірність відхилення відносної частоти від постійної ймовірності в незалежних випробуваннях
Знову будемо вважати, що проводиться n незалежних випробувань, в кожному з яких ймовірність появи події А постійна і рівна р (0<р<1). Поставимо перед собою завдання знайти ймовірність того, що відхилення відносної частоти від постійної ймовірності р за абсолютною величиною не перевищує заданого числа. Іншими словами, знайдемо ймовірність здійснення нерівності
. (*)
Цю ймовірність будемо позначати так: Р().Замінимо нерівність (*) їй рівносильними:
або.
Перемноживши ці нерівності на додатній множник , отримаємо нерівності, рівносильні початковій:
.
Скористаємося інтегральною теоремою Лапласа у формі, указаній в зауваженні (див. 4.3). Поклавши і, маємо
.
Нарешті, замінивши нерівності, що знаходяться в дужках, рівносильною їм початковою нерівністю, остаточно отримаємо
.
Отже, ймовірність здійснення нерівності приблизно дорівнює значенню подвоєної функції Лапласапри.
Запитання для самоперевірки:
Які випробування називають незалежними щодо події А?
Поясніть поняття «складна подія».
Виведіть формулу Бернуллі.
Сформулюйте локальну теорему Лапласа (Муавра – Лапласа).
При яких умовах застосовується локальна теорема Лапласа?
Сформулюйте інтегральну теорему Лапласа.
Як на практиці обчислити ймовірність того, що подія А з’явиться від доразів внезалежних випробувань, якщо ймовірність її появи в кожному випробуванні постійна і відмінна від нуля и одиниці?
Як обчислити ймовірність відхилення відносної частоти від постійної ймовірності в незалежних випробуваннях?