- •Глава 1. Основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Элементы комбинаторики
- •Основные правила комбинаторики
- •1.2. Случайные события
- •1.3. Операции над событиями
- •1.4. Классическое, статистическое и геометрическое определения вероятностей
- •Глава 2. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1 Зависимые и независимые события. Теоремы сложения и умножения вероятносте.
- •Глава 3. Повторение испытаний
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2. Наивероятнейшее число наступлений события
- •3.3. Асимптотические формулы. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Формула Пуассона
- •Глава 4. Случайные величины. Законы распределения и числовые характеристики
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Дискретные случайные величины.
- •Cвойства функции распределения
- •4.4. Плотность распределения вероятностей
- •1); 2); 3);
- •4); 5).
- •4.5. Числовые характеристики случайных величин.
- •Пример 4.6.
- •Глава 5. Наиболее распространенные законы распределения случайных величин и их числовые характеристики
- •5.1. Биномиальное распределение
- •Геометрическое и гипергеометрическое распределения
- •5.3. Распределение Пуассона
- •5.4. Равномерное распределение
- •5.5. Показательное распределение
- •5.6. Нормальное распределение
- •Глава 6. Системы случайных величин
- •6.1. Закони распределения систем случайных величин.
- •6.2. Числовые характеристики системы случайных величин
- •Для дискретных систем случайных величин
- •Для непрерывных систем случайных величин
- •6.3 Законы равномерного и нормального распределения систем случайных величин
- •Глава 7. Функции одного и двух случайных аргументов
- •7.1. Функции одного случайного аргумента. Законы распределения. Числовые характеристики
- •7.2 Законы распределения функций двух случайных аргументов. Числовые характеристики
- •7.3. Теоремы о числовых характеристиках и их применение
- •Глава 8. Элементы математической статистики
- •8.1. Вариационный ряд. Представление и первоначальная обработка
- •8.2. Графические характеристики выборки
- •8.3. Точечные характеристики выборки (оценки параметров)
- •8.4. Интервальные оценки параметров
- •8.5. Проверка статистических гипотез
- •8.5.1. Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних двух генеральных совокупностей
- •8.5.2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух генеральных совокупностей. Критерий Фишера-Снедекора.
- •8.5.3. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормально распределенной совокупности
- •8.5.4. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией
- •8.5.5 Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Проверка гипотезы о законе распределения
- •8.6. Построение теоретической кривой по методу наименьших квадратов
- •Список рекомендованной литературы
- •Продолжение табл. П1
Глава 3. Повторение испытаний
3.1. Формула Бернулли
Пусть
опыт состоит в проведении серии
испытаний, в каждом из которых событие
А может произойти с вероятностьюР(А)=р
или не произойти с вероятностью Р(
)
= 1 - Р(А) = 1 ‑ р = q.
Если результат каждого испытания не
зависит от исхода других, то испытания
называются независимыми
повторными испытаниями. Событие
А называют простым
событием.
Событие ‑
появление простого события А
ровно
раз в
независимых испытаниях
‑ называют
сложным событием
и обозначают
.
Опыт, удовлетворяющий перечисленным условиям, называют схемой испытаний Бернулли или схемой независимых испытаний.
Цель опыта:
определить
вероятность
сложного события
,
заключающегося в том, что в
независимых испытаниях простое событиеА
появится ровно
раз и не появится
раз.
Эта вероятность определяется формулой Бернулли:
, (3.1)
где
‑ биномиальные коэффициенты.
Всего сложных
вероятностей в схеме испытаний Бернулли
всегда
.
Сумма сложных вероятностей равна сумме вероятностей полной группы попарно несовместных событий и описывает вероятность достоверного события, равную единице:
![]()
. (3.2)
Вероятность того,
что в
испытаниях
простое событие А наступит
не менее
и не более
раз, равно
сумме вероятностей сложных событий:
=
=
+
+…+
=
.
(3.3)
Соответственно,
вероятности того, что в
испытаниях
простое событие А наступит:
1) менее
раз
=
=
+
+…+
=
;
2) более
раз
=
=
+
+…+
=
;
3) не менее
раз
=
=
+
+
…+
=
;
4) не более
раз
=
=
+
+…+
=
.
Пример 3.1. Вероятность того, что в течение рабочего дня произойдет сбой в поставке сырья на производство, равна 0.8. Определить вероятности того, что в течение рабочей недели (5 дней):
три рабочих дня не будет сбоя в поставке сырья;
сбой в поставках будет в трех рабочих днях;
сбой будет менее чем в трех рабочих днях;
сбой будет не более чем в одном рабочем дне;
сбоя в поставках не будет ни разу;
сбой будет хотя бы в одном рабочем дне;
сбой будет не менее чем в одном и не более чем в трех рабочих днях.
Простое
событие А =
{нет сбоя в поставках сырья в течение
одного рабочего дня}, Р(А)=р=0.8.
Противоположное событие
={произошел
сбой в поставках сырья в течение рабочего
дня},
Р(
)
= 1‑р
= q
= 0.2.
1) Сложное событие В={ровно три рабочих дня не будет сбоя в поставке сырья}, его вероятность вычисляем по формуле Бернулли:
Р(В)
=
=
=
=0.2048
2) Событие С= {сбой в поставках будет в трех рабочих днях},
Р(С)
=
=
=0.0512
3) Событие D= {сбой в поставках будет менее чем в трех рабочих днях} равно сумме сложных событий: {сбоя не будет ни в одном дне}, {сбой будет в одном дне}, {сбой будет в двух днях}. Эти события несовместны, поэтому:
P(D)
=
+
+
=
=
=
+
+
= 0.512(0.64+0.8+0.4) = 0.94208.
4) Событие F= {сбой в поставках будет не более чем в одном рабочем дне} состоит из суммы двух несовместных событий: {сбоя не будет ни в одном дне}, {сбой будет в одном дне} и его вероятность:
Р(F)=
+
=
=
=
+
= 0.32768+0.4096 = 0.73728.
5) Событие Е={сбоя поставок не будет ни в одном рабочем дне},
Р(Е)=
=
=0.85
=0.32768.
6) Событие G={сбой в поставках будет хотя бы в одном рабочем дне} является противоположным сложному событию Е= {сбоя не будет ни в одном дне}.
Р(G) =1‑Р(Е) = 1‑0.32768 =0.67232.
7) Событие K={сбой в поставках будет не менее, чем одном, и не более, чем в трех рабочих днях}, состоит из суммы трех несовместных сложных событий: {сбой будет в одном дне}, {сбой будет в двух днях}, {сбой будет в трех днях}:
Р(К)
=
+
+
=
=
+
+
=0.820.25(0.64+20.80.2+20.04)==
0.641.04=0.6656.
