- •§1. Основные понятия.
- •§2.Классическое, статистическое и геометрическое определение вероятности события.
- •§3. Операции над событиями.
- •§4. Теоремы о вероятности суммы событий.
- •§5. Зависимые и независимые события. Условная вероятность.
- •§6. Вероятность произведения событий.
- •Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна
- •§7. Формула полной вероятности.
- •§8. Формула Бейеса. (формула гипотез)
- •§9. Повторение испытаний. Формула Бернулли.
- •§10. Локальная и интегральная формулы Муавра-Лапласа. Формула Пуассона.
§10. Локальная и интегральная формулы Муавра-Лапласа. Формула Пуассона.
(Симеон Дени Пуассон (1781 – 1840) – французский математик)
Пусть производится п независимых испытаний, в которых событие А появляется с одной и той же вероятностью р. Если число испытаний п достаточно велико, а вероятность появления события А в каждом испытании постоянна и отлична от 0 и 1, то вычислять вероятность Pn(k) того, что в п испытаниях событие А появиться k раз по формуле Бернулли затруднительно (при больших п получаются факториалы больших чисел и большие степени вероятностей p и q). В этом случае используют приближенные формулы для определения вероятности. К ним относятся локальная формула Муавра-Лапласа и формула Пуассона. Локальная формула Муавра-Лапласа применима при npq »1 (много больше единицы, например в некоторых учебниках задается npq≥20) и k ≈ np. Эта формула имеет вид:
Здесь
- функция Гаусса, таблица значений
которой задаются в приложениях учебников
по теории вероятностей. Следует заметить,
что функция Гаусса является четной,
т.е.
.
При больших п и малых р (p0,1; npq<10) вероятность Pn(k) приближенно находится следующим образом:
Сделаем важное допущение – произведение пр сохраняет постоянное значение:
,
т.е.
.
Практически это допущение означает, что среднее число появления события в различных сериях испытаний (при разном п) остается неизменным.
По формуле Бернулли получаем:
Найдем предел этой вероятности при п:
Получаем
формулу Пуассона:
Если известны числа и k, то значения вероятности можно найти по соответствующим таблицам распределения Пуассона.
В условиях локальной формулы Муавра-Лапласа
вероятность того, что в n
независимых испытаниях событие А
появится не менее, чем k1
и не более, чем k2
раз (т.е.
)
можно приближенно найти по интегральной
формуле Муавра-Лапласа:
Здесь
- функция Лапласа, таблица значений
которой приводится в приложениях
учебников по теории вероятностей.
Причем,
и при
.
Замечание:
в некоторых учебниках функция Лапласа
может задаваться как
,
в этом случае интегральная формула
Муавра-Лапласа будет иметь вид:
.
Примеры:
1. Вероятность того, что при штамповке изделий отдельное изделие окажется бракованным (т.е. с отклонением от стандарта) постоянна и равна 0,05. Найти вероятность того, что в партии из 1000 изделий окажется ровно 40 бракованных.
Решение: По условию задачи n = 1000, p = 0,05, q = 1 – 0,05 = 0,95, k = 40. Тогда, т.к. npq = = 1000·0,05·0,95 = 47,5 >20 и np = 1000·0,05 = 50 имеет один порядок с k = 40, будем использовать локальную формулу Муавра-Лапласа:
,
,
.
2. Вероятность сбоя в работе телефонной станции при каждом вызове равна 0,007. Поступило 1000 вызовов. Определите вероятность 9 сбоев.
Решение: По условию задачи n
= 1000, p = 0,007, q
= 1 – 0,007 = 0,993, k = 9. Тогда,
т.к. p < 0,1 и npq
= = 1000·0,007·0,993
= 6,951 <10, будем для вычисления вероятности
использовать формулу Пуассона:
Имеем
,
тогда
.
3. Вероятность попадания в цель из скорострельного орудия при одном выстреле равна 0,75. Найти вероятность того, что при 300 выстрелах число попаданий будет не менее 210, но и не более 230 раз.
Решение: По условию задачи n
= 300, p = 0,75, q
= 1 – 0,77 = 0,25, k1
= 210, k2 = 230. Для
нахождения вероятности
воспользуемся интегральной формулой
Муавра-Лапласа. Имеем:
.
Тогда
.
Следовательно,
.
