- •Вероятноcть хотя бы одного cобытия.
- •Формула полной вероятноcти.
- •Формула Байеcа.
- •Иcпытания Бернулли. Формула Бернулли. Независимые испытания. Формула Бернулли
- •Онлайн-калькуляторы на формулу Бернулли
- •Примеры решений задач на формулу Бернулли
- •Приближение Лапласа. Интегральная теорема Муавра-Лапласа. Пуассоновское приближение
- •Приближение Пуассона (Симон д. Пуассон (1781-1840))
Формула полной вероятноcти.
Предположим,
что событие
может
осуществляться только с одним из
несовместных событий
.
Например, в магазин поступает одна и та
же продукция от трех предприятий в
разном количестве. Существует разная
вероятность выпуска некачественной
продукции на разных предприятиях.
Случайным образом отбирается одно из
изделий. Требуется определить вероятность
того, что это изделие некачественное
(событие
).
Здесь события
—
это выбор изделия из продукции
соответствующего предприятия.
В этом случае вероятность события можно рассматривать как сумму произведений событий
По теореме сложения вероятностей несовместных событий получаем
Используя теорему умножения вероятностей, находим
(3.1)
Формула (3.1) носит название формулы полной вероятности.
Пример. Для рассмотренного выше случая с поступлением товара в магазин от трех предприятий зададим численные значения. Пусть от первого предприятия поступило 20 изделий, от второго — 10 изделий и от третьего — 70 изделий. Вероятности некачественного изготовления изделия на предприятиях соответственно равны 0,02; 0,03 и 0,05.
Определить вероятность взятия некачественного изделия.
Решение. Вероятности событий будут равны P(А1) = 0,2; P(А2) = 0,1; P(А3) = 0,7. Используя формулу (3.1), находим
P(B) = 0,2×0,02 + 0,1×0,03 + 0,7×0,05 = 0,042.
Формула Байеcа.
Пусть
событие
происходит
одновременно с одним из
несовместных
событий
.
Требуется найти вероятность события
,
если известно, что событие
произошло.
На основании теоремы о вероятности произведения двух событий можно написать
Откуда
или
(3.2)
Формула (3.2) носит название формулы Байеса.
Пример. Три организации представили в контрольное управление счета для выборочной проверки. Первая организация представила 15 счетов, вторая — 10, третья — 25. Вероятности правильного оформления счетов у этих организаций известны и соответственно равны: 0,9; 0,8; 0,85. Был выбран один счет и он оказался правильным. Определить вероятность того, что этот счет принадлежит второй организации.
Решение. Пусть — события выбора счета у первой, второй и третьей организаций. Соответствующие вероятности будут
,
,
По формуле полной вероятности определяем вероятность выбора правильно оформленного счета
По формуле Байеса находим исходную вероятность
.
Иcпытания Бернулли. Формула Бернулли. Независимые испытания. Формула Бернулли
При решении вероятностных задач часто приходится сталкиваться с ситуациями, в которых одно и тоже испытание повторяется многократно и исход каждого испытания независим от исходов других. Такой эксперимент еще называется схемой повторных независимых испытаний или схемой Бернулли.
Примеры повторных испытаний:
1) многократное извлечение из урны одного шара при условии, что вынутый шар после регистрации его цвета кладется обратно в урну;
2) повторение одним стрелком выстрелов по одной и той же мишени при условии, что вероятность удачного попадания при каждом выстреле принимается одинаковой (роль пристрелки не учитывается).
Итак, пусть в результате испытания возможны два исхода: либо появится событие А, либо противоположное ему событие. Проведем n испытаний Бернулли. Это означает, что все n испытаний независимы; вероятность появления события АА в каждом отдельно взятом или единичном испытании постоянна и от испытания к испытанию не изменяется (т.е. испытания проводятся в одинаковых условиях). Обозначим вероятность появления события АА в единичном испытании буквой рр, т.е. p=P(A)p=P(A), а вероятность противоположного события (событие АА не наступило) - буквой q=P(A¯¯¯¯)=1−pq=P(A¯)=1−p.
Тогда вероятность того, что событие А появится в этих n испытаниях ровно k раз, выражается формулой Бернулли
Pn(k)=Ckn⋅pk⋅qn−k,q=1−p.Pn(k)=Cnk⋅pk⋅qn−k,q=1−p.
Распределение числа успехов (появлений события) носит название биномиального распределения.
