Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
раздатка ТВМС-4+ОЛ.doc
Скачиваний:
35
Добавлен:
16.11.2018
Размер:
1.43 Mб
Скачать

Связь с другими распределениями

1. При , и действует приближённое соотношение:

Этот факт можно сформулировать в виде предельного утверждения: при всяком m=0,1,2,…

, если существует .

Пример 3.

На изготовление 1000 булочек затрачено 5000 изюминок. Какова вероятность того, что в случайной булочке окажется менее трёх изюминок?

Решение:

Любая изюминка может с равной вероятностью попасть в каждую из 1000 булочек, т.е. вероятность попадания одной изюминки в данную булочку равна 0,001. Можно считать, что производится 5000 испытаний Бернулли, в которых решается вопрос, попадёт ли она в данную булочку. Вероятность «успеха» (попадания) p = 0,001, число испытаний n = 5000, поэтому вероятность того, что в булочке окажется менее 3-х изюминок (т.е. «или 0, или 1, или 2 изюминки») равна:

P(X<3) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2)

P(X<3) =

Вычисление искомой вероятности по этой формуле затруднительно. Воспользуемся приближением Пуассона (n – велико, р – мало) при λ = np = , тогда

P(X<3) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) = .

Теперь по таблице распределения Пуассона имеем:

P(X<3) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) = 0,0067 + 0, 0337 + 0, 0842 = 0,1246

Эти значения подчёркнуты в отрывке таблицы.

Значения функции Пуассона:.

m

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

0

0,3679

0,1353

0,0498

0,0183

0,0067

0,0025

0,0009

0,0003

0,0001

1

0,3679

0,2707

0,1494

0,0733

0,0337

0,0149

0,0064

0,0027

0,0011

2

0,1839

0,2707

0,2240

0,1465

0,0842

0,0446

0,0223

0,0107

0,0050

3

0,0613

0,1805

0,2240

0,1954

0,1404

0,0892

0,0521

0,0286

0,0150

4

0,0153

0,0902

0,1680

0,1954

0,1755

0,1339

0,0912

0,0572

0,0337

Итак, вероятность того, что в случайной булочке окажется менее трёх изюминок равна 0,1246.

2. Например, если ДСВ Х подчиняется распределению Пуассона, то вероятность того, что Х примет значения от 8 до 12 включительно, найдём по формуле

P(8X12) = P(X=8) + P(X=9) + P(X=10) + P(X=11) + P(X=12).

Теперь опишем ДСВ Х посредством НСВ Y, распределённой нормально с параметрами М(Y) = λ и D(Y) = λ. Тогда искомую вероятность можно будет найти как вероятность попадания нормально распределённой величины в заданный интервал P(7,5<X<12,5). Здесь 0,5 представляет собой поправку на непрерывность, т.к. ДСВ Х=8 в распределении Пуассона аппроксимирована интервалом 7,5 – 8,5 на непрерывной кривой нормального распределения, а ДСВ Х=12 в распределении Пуассона аппроксимирована интервалом 11,5 – 12,5 на непрерывной кривой нормального распределения.