
- •Глава 3. Формула Бернулли. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины
- •Случайная величина. Распределение вероятностей
- •Общий вид статистического ряда значении дискретной случайной величины и вероятностей ее появления
- •Статистический ряд вероятностей всех возможных значений при т попаданиях и остальных промахах в серии из 10 выстрелов
- •Математическое ожидание и дисперсия, их свойства
- •Математическое ожидание и дисперсия при биномиальном законе распределения
- •2. Распределение Пуассона
Глава 3. Формула Бернулли. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины
Схема испытаний Бернулли
Последовательностью независимых испытаний по схеме Бернулли называют серию случайных экспериментов, при повторении которых сохраняется комплекс контролируемых условий опыта k в сумме K = k + k*. Это условие приводит к тому, что вероятность элементарного «успеха» (и «неуспеха») одинакова при каждом испытании во всей серии опытов. Данную схему ввел в теорию вероятностей швейцарский математик Якоб Бернулли (1654-1705). (Заметим, что когда вскоре будут введены два наиважнейших понятия: математическое ожидание и дисперсия случайной величины, то первое из них определяется комплексом контролируемых условий опыта k , позволяющих состояться опыту как таковому, а второе – комплексом неконтролируемых условий k*, характеризующим рассеяние случайной величины вокруг некоего «центра».)
Пример 1. При фиксированных условиях k опыта стрелок поражает мишень с вероятностью p = 0,9 и, соответственно, вероятностью промаха q = 1-p. Элементарные события – один успех или промах. Соответствующие им элементарные вероятности: p и q. В серии из n = 10 контролируемые условия k не изменяются: тип оружия и мишени, расстояние между ними, позиция стрелка и т.п. Найти вероятность неэлементарного (составного) события, состоящего в том, что при 10 выстрелах стрелок попал в мишень m раз. Пусть, для примера m = 2 и соответственно число промахов 10 – m = 8.
Для решения поставленной задачи необходима формула Бернулли, позволяющая вычислить вероятности m успехов при n–m промахах:
(3.1)
Эту
формулу можно понять и без строгого её
вывода. Для этого нужно только знать
теоремы сложения и умножения вероятностей,
формулу полной вероятности (см. Главу
2), а также
элементы комбинаторики (что такое
сочетания из n
элементов
по m
и чему равно их число
).
В
данном примере найдем сначала вероятность
двух попаданий подряд, допустим, при
1-м и 2-м выстрелах. Это два независимых
события с равными элементарными
вероятностями р=0,9
и потому вероятность составного события
в два успеха равна р×р=р2=0,9×0,9=0,81.
Но нас интересует не это событие,
состоящее из всего двух элементарных
событий, а значительно более сложное,
характеризующее вероятность двух
успехов в серии из 10 выстрелов, неважно
в каком порядке, и 8 промахов. Очевидно,
что для этого требуется перемножить
элементарные вероятности всех этих
успехов и неуспехов, т.е. вычислить: р2×
q8
= 0,81×
(0,1)8.
Причем в поставленной задаче
последовательность успехов и промахов
не имеет значения, потому что испытания
проходят по схеме Бернулли, где р
– постоянная
величина. Понятно, что любое сложное
событие, состоящее из 2-х успехов и 8-ми
неуспехов в любой последовательности,
будет иметь одинаковую вероятность,
только что вычисленную. При этом каждое
из таких событий попарно несовместно
с любым другим подобным событием, имеющим
2 успеха и 8 промахов в одной единственной
серии из 10 выстрелов. Следовательно,
вероятности всех этих потенциальных
серий «2 успеха плюс 8 промахов», из
которой реализовалась, разумеется, лишь
какая-то одна, надо складывать. Сколько
же всего таких составных событий «2 + 8»
может в принципе реализоваться в разных
сериях из 10 выстрелов?
– Столько,
сколько сочетаний можно составить из
10 элементов по 2. (Напомним, что различные
сочетания из n
по m
элементов,
,
это такие
комбинации m
элементов,
которые включают в себя хотя бы один
новый элемент из n.)
Итак, полученную вероятность надо
умножить на число сочетаний
.
Ясно, что если мы перебрали все возможные комбинации из двух успехов и восьми промахов, то все эти комбинации составляют полную группу сложных событий. И потому формула Бернулли есть формула полной вероятности данного сложного события, состоящего из 2 успехов и 8 промахов:
.
Как видим, вероятность того, что хороший стрелок (р=0,9) попадет всего 2 раза из 10, конечно, крайне мала.
Коэффициенты
вычисляют по формуле:
=
=
(3.2)
Можно
использовать способ нахождения
с помощью треугольника
Паскаля, который
легко построить самостоятельно.
Таблица 3.1
Треугольник Паскаля
Редактору: сделать, пожалуйста треугольник слева, как в книжке
1..............................
1
1...........................
1
2 1........................
1
3 3 1.....................
1
4 6 4 1..................
=....
1
5 10 10 5 1...........
=...
1
6 15 20 15 6 1…...
=...
……………………………………………………..
Алгоритм составления треугольника Паскаля самоочевиден из его структуры. Напомним, что эти же числа используются в биноме Ньютона и потому они называются биномиальными коэффициентами. Справа от треугольника даны примеры «раскрытия» бинома Ньютона при разных степенях n по общей формуле:
(3.4)
Из
симметричности треугольника видно, что
=
.
Это – важнейшее свойство биномиальных
коэффициентов.