
- •Лекция 9 Основные законы распределения случайной величины
- •(Продолжение)
- •Распределение Пуассона (закон редких событий)
- •Свойства распределения Пуассона:
- •Распределение Гаусса (нормальное распределение)
- •Показательное распределение (экспоненциальный закон распределения)2
- •Свойства показательного распределения:
Лекция 9 Основные законы распределения случайной величины
(Продолжение)
-
Распределение Пуассона (закон редких событий)
Пусть производится
n
независимых испытаний, в каждом из
которых вероятность появления события
А
равна р.
Для определения вероятности
k
– появлений события А
в этих испытаниях используют, как вам
уже известно, формулу Бернулли. Однако,
как быть если n
велико, а вероятность р
события А
достаточно мала (
)1.
В таких случаях прибегают к асимптотической
формуле Пуассона.
Итак, поставим своей задачей найти вероятность того, что при очень большом числе испытаний, в каждом из которых вероятность события очень мала, событие наступит ровно k раз.
Сделаем важное
допущение: пусть произведение
сохраняет постоянное значение, а именно
.
Это означает, что среднее число появлений
события в различных сериях испытаний,
то есть при различных значениях n,
остаётся неизменным.
Воспользуемся формулой Бернулли для вычисления интересующей нас вероятности:
Приняв во внимание,
что n
имеет очень большое значение, вместо
найдём
.
При этом будет найдено лишь приближённое
значение отыскиваемой вероятности: n
хотя и велико, но всё же конечно, а при
отыскании предела мы устремим n
к бесконечности.
Итак
В результате (для простоты записи знак приближённого равенства опущен) запишем
.
Эта формула выражает закон распределения Пуассона вероятностей массовых (n велико) редких (р мало) событий.
Таким образом,
будем говорить, что дискретная случайная
величина
,
принимающая счётное множество значений,
подчиняется закону распределения
Пуассона, если вероятности её возможных
значений задаются выражением:
.
Свойства распределения Пуассона:
-
.
Действительно:
-
.
-
если
, то из биномиального распределения следует закон распределения Пуассона.
ПРИМЕР 1. Завод отправил на базу 5000 доброкачественных изделий. Вероятность того, что в пути изделие повредится, равна 0,0002. Найти вероятность того, что на базу прибудут: а) три негодных изделия; б) не более трёх повреждённых изделия.
Решение:
по условию n=5000,
p=0,0002.
Найдём
.
а) k = 3. Искомая вероятность по формуле Пуассона приближённо равна
.
б) Пусть случайная
величина Х
– число изделий, повреждённых в пути,
то есть
.
Очевидно, что данная случайная величина
распределена по биномиальному закону.
Следовательно, искомую вероятность
можно вычислить по формуле
.
Но, так как
,
то по свойству 3о
можем воспользоваться законом
распределения Пуассона, то есть, можем
записать:
.
Замечание.
По формуле
Пуассона можно вычислить вероятность
того, что число событий, происшедших за
время
равно
,
если события образуют пуассоновский
поток, причём
– интенсивность потока, то есть среднее
число событий, которые появляются в
единицу времени:
.
ПРИМЕР 2. В течение часа коммутатор получает в среднем 60 вызовов. Какова вероятность того, что за время 30 сек, в течении которых телефонистка отлучилась, не будет ни одного вызова?
Решение:
Найдём, прежде всего,
– среднее число вызовов за 1 секунду:
.
Тогда, при
,
получим: