- •1.2. Алгебра случайных событий. Аксиоматический подход к построению вероятностного пространства стохастического эксперимента
- •1.3. Вероятности на дискретном пространстве элементарных событий
- •1.4. Основные понятия комбинаторного анализа
- •1.5. Геометрическое и статистическое определения вероятности
- •Лекция 2. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1. Теоремы сложения вероятностей для несовместных и совместных событий
- •2.2. Условная вероятность, теоремы умножения вероятностей
- •2.3. Независимость событий
- •2.4. Формула полной вероятности
- •2.5. Формула Байеса
- •Лекция 3. Схема независимых испытаний
- •3.1. Повторные независимые испытания. Схема Бернулли
- •3.2. Локальная теорема Муавра – Лапласа
- •3.3. Формула Пуассона
- •3.4. Интегральная теорема Муавра – Лапласа
- •3.5. Исследование дифференциальной функции Лапласа
- •3.6. Исследование интегральной функции Лапласа
- •3.7. Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях
- •Лекция 4. Законы распределения и числовые характеристики случайных величин
- •4.1. Определение случайных величин и их классификация
- •4.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •4.3. Числовые характеристики дискретных случайных величин и их свойства
- •4.4. Математическое ожидание и дисперсия среднего арифметического n независимых случайных величин
- •4.5. Основные законы распределения дискретных случайных величин
- •5.2. Функция распределения вероятностей и ее свойства
- •5.3. Плотность распределения вероятностей и ее свойства
- •5.4. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •6.2. Показательный закон распределения
- •6.3. Нормальный закон распределения вероятностей и его стандартное представление
- •Правило трех сигм
- •6.4. Распределения Стьюдента и Фишера
3.2. Локальная теорема Муавра – Лапласа
Если
вероятность
появления события
в каждом
из
независимых испытаний постоянна, а
число испытаний достаточно большое
(
),
то вероятность того, что в этих испытаниях
событие
произойдет
раз,
вычисляется по формуле Муавра – Лапласа:
,
(3.3)
где
,
(3.4)
– дифференциальная
функция Лапласа,
.
Таблицу значений функции можно найти в приложении (табл. А.1). Исследование функции приведено ниже.
Отметим
лишь, что в таблице приведены значения
для положительных значений
,
потому что
четная функция, то есть
.
Для
значений
следует считать,
что
.
Пример 4. Вероятность рождения мальчика равна 0,515. Найти вероятность того, что из 200 рожденных детей количество мальчиков и девочек будет одинаковым.
Решение.
В
данном случае
;
;
;
;
.
Значение , которое соответствует согласно формуле (3.4), равно:
.
Так
как,
,
то по формуле (27.3)
получим:
.
3.3. Формула Пуассона
Если в каждом испытании вероятность появления события постоянна и достаточно мала, а число испытаний достаточно большое, то вероятность того, что событие произойдет раз, приблизительно равна:
,
(3.5)
где
,
.
Доказательство.
По условию
,
т. е.
По формуле
Бернулли
имеем:
.
Если
,
то
.
То есть .
Для упрощения расчетов по формуле (3.5) можно использовать таблицу значений функции Пуассона, которая приведена в приложении (табл. Б.1).
3.4. Интегральная теорема Муавра – Лапласа
Если
вероятность
появления события в каждом испытании
постоянна, а число испытаний
достаточно велико, то вероятность того,
что событие
произойдет не менее
и не более
раз
(
),
приближенно равна:
, (3.6)
где
,
. (3.7)
В
формуле (3.6) функция
– это интегральная
функция Лапласа,
которая определяется
равенством:
.
Значение
функции
приведено в приложении (табл. В.1), где
можно найти значение этой функции лишь
для
.
Для
используют ту же таблицу, так как функция
является нечетной, то есть
.
Для
можно принять
.
Пример
5.
Вероятность того, что деталь изготовлена
с
нарушением
стандартов
.
Найти вероятность того, что среди 400
случайно
отобранных деталей нестандартных
окажется от 70
до
100.
Решение.
По
формулам (3.7) при
,
,
,
,
вычисляем
и
:
,
.
По формуле (3.6) вычислим вероятность искомого события:
.
По
таблице значений функции
находим
.
Тогда
.
3.5. Исследование дифференциальной функции Лапласа
Проведем исследование дифференциальной функции :
. (3.8)
1.
Область определения:
.
2.
Четность:
– функция
четная, то есть график функции симметричен
относительно оси
.
3. Исследование на экстремум:
,
,
если
;
,
,
то есть
является точкой максимума.
Если
,
то
.
4.
Определение точек перегиба:
,
если
.
Тогда:
|
+ |
– |
+ |
|
, |
|
|
|
|
|
то есть, являются точками перегиба.
Если
,
то
,
если
,
то
.
5.
Асимптоты: вертикальных асимптот нет.
Найдем наклонные асимптоты:
,
.
То
есть, график функции имеет горизонтальную
асимптоту
.
График дифференциальной функции изображен на рис. 3.1.
0,4
Рис. 3.1. График дифференциальной функции
