- •Теория вероятностей
- •Оглавление
- •§ 1. Предмет теории вероятностей
- •§ 2. События и их классификация
- •§ 3. Виды событий
- •§ 4. Операции над событиями
- •§ 5. Классическое понятие вероятности
- •§ 6. Статистическое понятие вероятности
- •§ 7. Свойства вероятности
- •§ 8. Элементы комбинаторики
- •Общие правила комбинаторики
- •10 Столбцов
- •§ 9. Генеральная совокупность и выборки
- •§ 10. Алгебра событий
- •§ 11. Формула полной вероятности, формула Байеса
- •§ 12. Повторные независимые испытания
- •Вероятнейшее число появлений события при повторных испытаниях
- •Локальная теорема Лапласа
- •Интегральная теорема Лапласа
- •§ 13. Случайные величины
- •Дискретная случайная величина
- •Свойства математического ожидания дискретной случайной величины
- •Числовые характеристики биноминального распределения
- •§ 14. Непрерывная случайная величина
- •§ 15. Законы распределения непрерывных случайных величин Равномерный закон распределения
- •Показательный или экспоненциальный закон распределения
- •§ 16. Нормальное распределение непрерывной случайной величины
- •§ 17. Частные случаи нормального закона распределения. Стандартное нормальное распределение
- •Распределение Пирсона
- •Распределение Стьюдента.
- •Вопросы для самопроверки
- •Индивидуальные задания по теме «Случайные события»
- •Решение типовых задач по теме «Случайные события»
- •Индивидуальные задания по теме «Случайные величины»
- •Задача 12
- •Литература
- •Ракитина Галина Александровна
- •Офсетная печать. Объем 5,5 п.Л. Тираж 110 экз. Заказ №
- •660017, Красноярск, ул. Ленина, 117
Вероятнейшее число появлений события при повторных испытаниях
Определение 12.3. Число появлений события А в n независимых повторных испытаниях, имеющих самую наибольшую вероятность, называется наивероятнейшим числом и обозначается k0.
Пусть
k0
– число появлений события А, имеющее
наибольшую вероятность при n
испытаниях. Тогда Рn(k0)
Рn(k0+1)
и Рn(k0)
Рn(k0-1).
Значит
и
.
Подставляя в эти соотношения вместо Рn(k0+1); Рn(k0); Рn(k0-1) значения, найденные по формуле Бернулли, а затем, проведя алгебраические преобразования, получим:
1)
![]()
2)
![]()
Отсюда следует, что
.
(12.1)
Числа (n·p-q) и (n·p+p) отличаются на единицу, т.к. n·p-q=n·p-1+p=n·p+p-1. Поэтому, если (n·p-q) – дробное число, то и (n·p+p) – тоже дробное, тогда неравенство (12.1) определяет одно целое число k0. Если число (n·p-q) – целое, то и (n·p+p) – тоже целое, тогда числа k0 и k0+1 будут иметь равную и наибольшую вероятность. Используя предыдущую задачу, найдем наиболее вероятное число взошедших семян.
5·0,8-0,2
k0
5·0,8+0,8.
3,8
k0
4,8.
k0=4 Р5(4)=0,4096.
Значит, наибольшее число семян, которые произрастут, равно 4, что было видно по вычислениям.
Локальная теорема Лапласа
Пример 12.3. Медиками установлено, что 94% лиц, которым сделаны прививки против туберкулеза, приобретают иммунитет к этому заболеванию. Какова вероятность того, что среди 100000 граждан, получивших прививки, 5800 не защищены от заболевания туберкулезом?
По формуле Бернулли при n=100000; k=5800; p=0,06; q=0,94 находим
P100000(5800)=C
(0,06)5800(0,94)94200.
Получение
ответа по формуле Бернулли при достаточно
больших значениях n
неудобно из-за громоздких вычислений.
В этом случае применяют приближенную
формулу Лапласа, которую для частного
случая p=
приближенно доказал Муавр в 1730 г., а
затем обобщил Лаплас дляp
(0;1).
Лаплас Пьер Симон (1749–1827), выдающийся французский астроном, математик, физик, член Парижской академии наук.
Теорема 12.2 (Лаплас). Если вероятность наступления события А в каждом из n независимых испытаний постоянна и равна p, а непоявления события А равна q=1-p, то вероятность того, что событие А в серии из n испытаний появится ровно k раз, приближенно вычисляется по формуле
,
где
,
;
(x)
– это функция Лапласа, которая
затабулирована.
Функция
Лапласа, ее свойства и график.
1)
Область определения:
.
2) Функция четная и график ее симметричен относительно оси Oy.
,
то
есть
![]()
3) Исследуем функцию на экстремум.
Находим
.
Определяем
критические точки, т.е. возможные точки
экстремума, для чего решаем уравнение
![]()
.
Исследуем
знак производной на интервале: (-
;0)
и (0;+
).
при
x
(-
;+
).
При
x
(-
;0)
>0
на этом интервале монотонно возрастает,
при x
(0;+
)
<0
на этом интервале монотонно убывает.
Значит,
![]()
При
x![]()
![]()
и
.
Значит,
ось Ox
является горизонтальной асимптотой
графика функции
,
т.е. кривая приближается к осиOx,
но никогда ее не пересекает.
График
этой функции имеет вид
![]()
0
Рис. 12.1
Функцию
Лапласа
иначе называют функцией вероятностей.
Значения функции
при
считают равными нулю.
А теперь решим задачу из примера 12.1, т.е. вычислим
Р100000(5800)
.
;
(-2,66)=
(2,66)=0,0116.
Ответ: вероятность того, что из 100000 тыс. чел. 5800 чел. не приобретут иммунитет равна 0,00002 – это практически невозможное событие.
Замечание.
Расчеты, выполненные по этой формуле,
дают тем точнее результат, чем больше
значение n
.
На точность результата оказывает влияние
и значение произведения p·q,
т.е. произведение вероятностей появления
и непоявления события в каждом испытании.
Погрешность результата тем больше, чем
больше будет значение p·q
отличаться от 0,25; а при значениях p
или q,
близких к нулю, эта формула дает
значительные отклонения от точных
значений Рn(k),
получаемых по формуле Бернулли.
Пример 12.4. Вероятность вступления в законную силу вердикта народного суда по гражданскому делу равна 0,9. В течение месяца судья принял решение по 50 гражданским искам. Какова вероятность того, что 30 из них вступят в законную силу без кассационного рассмотрения? Найти наивероятнейшее число вердиктов, вступивших в силу?
Воспользуемся локальной теоремой Лапласа.
![]()
Находим
.
По
таблице берем значение функции Лапласа:
(-7,08)=
(7,08)=0,0001,
т.к. для всех значенийx
4
,
т.е. вероятность очень мала.
Находим k0:
50·0,9-0,1
k0
50·0,9+0,9;
45-0,1
k0
45+0,9;
44,9
k0
45,9.
k0=45 – наибольшее число вердиктов, вступивших в силу.
Найдем
Р50(45)
,
т.к.
.
Если
найдем
т.к.
.
Видно, что Р50(45)>Р50(48).
Значит,
наибольшее число решений, вступивших
в силу, будет 45, а наибольшая вероятность
Р50(45)
0,19.
Вероятности дляk>45
и k<45
очень малы.
Пример 12.5. При въезде в новую квартиру в осветительную сеть было включено 9 лампочек. Каждая лампочка в течение года перегорает с вероятностью 0,2. Найти вероятность того, что в течение года в квартире придется заменить 5 лампочек? Наиболее вероятное число лампочек, которые придется заменить в течение года?
n=9; p=0,2; q=0,8; k=5 – применим формулу Бернулли.
Р9(5)=С
·(0,2)5·(0,8)4=
·0,00032·0,4096=126·0,000131
.
Итак, вероятность того, что в течение года придется заменить 5 лампочек равна 1,7%.
9·029-0,8
k0
9·0,2+0,2
1
k0
2.
Так как числа целые, то k0=1 и k0+1=2 имеют равную наибольшую вероятность быть замененными в течение года.
Проверим:
Р9(1)=С
·(0,2)1·(0,8)8=9·0,2·0,1678
0,302.
Р9(2)=С
·(0,2)2·(0,8)7=36·0,04·0,2097
0,302.
Пример 12.6. Вероятность встретить на улице своего учителя – 0,002. Какова вероятность того, что среди 1200 случайных прохожих вы встретите не более трех своих учителей?
Событие А – встретите среди 1200 человек не более трех своих учителей.
Событие А0 – не встретите ни одного учителя.
Событие А1 – встретите одного учителя.
Событие А2 – встретите двух учителей.
Событие А3 – встретите трех учителей.
А=А0UА1UА2UА3, причем А0; А1; А2; А3 – несовместные испытания.
Р(А)=Р(А0)+ Р(А1)+Р(А2)+Р(А3).
![]()
![]()
![]()
![]()
Р(А)=0,075+0,1719+0,2505+0,2389=0,7388.
Значит, гарантия того, что вы встретите не более трех своих учителей, составляет приблизительно 74%.
