
- •1. Элементы комбинаторики
- •Правило умножения
- •Выборки
- •Выборки без возвращения
- •Выборки с возвращением
- •Решение типовых задач в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •2. Классическое определение вероятности
- •Типовые задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •3. Операции над событиями Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Типовые задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •4. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •Решение типовых задач для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для самостоятельного решения
- •5. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли). Теорема Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа
- •Типовые задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •6. Случайные величины. Законы распределения случайных величин. Числовые характеристики
- •Типовые задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •7. Примеры распределения случайных величин
- •Типовые задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •О т в е т ы
- •8. Системы случайных величин
- •Решение типовых задач
- •Задачи для решения в аудитории
- •Задачи для решения в аудитории
- •О т в е т ы
- •Библиографический список
5. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли). Теорема Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа
Вероятность
появления события
раз в
независимых испытаниях (опытах), в каждом
из которых вероятность появления события
равна
,
определяетсяформулой
Бернулли:
,
где
.
Вероятность
появления события не менее
раз в
испытаниях вычисляется по формуле
или
.
Вероятность
появления события хотя бы один раз в
испытаниях будет
.
Наивероятнейшее
число появлений события
в
независимых испытаниях
.
Теорема Пуассона.
Вероятность того, что в
независимых испытаниях в
каждом из которых
вероятность появления события равна
,
событие наступит ровно
раз при достаточно большом
и малом
приближенно равна
,
где
.
Локальная теорема
Муавра-Лапласа. Вероятность
того, что в
независимых испытаниях, в каждом из
которых вероятность появления события
равна
,
событие наступит ровно
раз при достаточно большом
приближенно равна
,
где
.
Интегральная
теорема Муавра-Лапласа.
Вероятность того, что в
независимых испытаниях, в каждом из
которых вероятность появления события
равна
,
событие наступит не менее
раз и не более
раз при достаточно большом
приближенно равна
,
где
- функция Лапласа,
.
Типовые задачи для решения в аудитории
1. Что вероятнее выиграть у равносильного противника (ничейный исход партии исключен) : а) три партии из четырех или пять из восьми; б) не менее трех партий из четырех или не менее пяти партий из восьми?
Решение.
Так как противники равносильны, то
вероятности выигрыша и проигрыша каждой
партии одинаковы и равны
.
а) Вероятность выиграть три партии из четырех
.
Вероятность выиграть пять партий из восьми
.
Так как
,
то вероятнее выиграть три партии из
четырех.
б) Вероятность выиграть не менее трех партий из четырех
,
а вероятность выиграть не менее пяти партий из восьми
Так как
,
вероятнее выиграть не менее пяти партий
из восьми.
2. Из таблицы случайных чисел наудачу выписаны 200 двузначных случайных чисел (от 0 до 99). Определить вероятность того, что среди них число 33 встретиться: а) три раза; б) четыре раза.
Решение.
Вероятность того, что наудачу выбранное
двузначное число равно 33, равна
,
поскольку выбирается одно из 100 возможных.
Число испытаний
.
Так как число
велико, а вероятность
мала, воспользуемся формулой Пуассона:
,
где
.
а)
;
б)
.
3. Вероятность появления события при одном опыте равна 0,3. С какой вероятностью можно утверждать, что частота этого события при 100 опытах будет лежать в пределах от 0,2 до 0,4?
Решение.
Для того чтобы частота лежала в пределах
от 0,2 до 0,4 в серии из 100 опытов, число
появлений события
должно быть не менее 20 и не более 40.
Воспользуемся интегральной теоремой Муавра-Лапласа:
.
По условию
,
следовательно:
,
.