
- •“Теорія ймовірностей, імовірнісні процеси та математична статистика”
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •1.1. Випробування і події
- •1.2. Види випадкових подій
- •1.2. Операції над подіями
- •1.3. Класичне визначення ймовірності
- •1.4. Відносна частота. Стійкість відносної частоти
- •1.5. Обмеженість класичного визначення ймовірності. Статистична ймовірність
- •1.6. Геометричні ймовірності
- •1.7. Основні формули комбінаторики
- •Тема 2. Ймовірність суми подій
- •2.1. Ймовірність суми несумісних подій
- •2.2. Ймовірність суми подій, що утворюють повну групу
- •2.3. Сума ймовірностей протилежних подій
- •2.4. Ймовірність суми сумісних подій
- •2.5. Принцип практичної неможливості малоймовірних подій
- •Тема 3. Ймовірність добутку подій
- •3.1. Добуток подій
- •3.2. Умовна ймовірність
- •3.3. Теорема множення ймовірностей
- •3.4. Незалежні події. Теорема множення для незалежних подій
- •3.5. Ймовірність появи хоча б однієї події
- •3.6. Формула повної ймовірності
- •3.7. Ймовірність гіпотез. Формули Байєса
- •Тема 4. Повторні незалежні випробування за схемою бернуллі
- •4.1. Формула Бернуллі
- •4.2. Локальна теорема Лапласа
- •4.3. Інтегральна теорема Лапласа
- •4.4. Ймовірність відхилення відносної частоти від постійної ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Розділ 2. Випадкові величини
- •Тема 5. Дискретні випадкові величини та їх розподіли
- •1. Випадкова величина
- •2. Дискретні і неперервні випадкові величини
- •3. Закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини
- •4. Біноміальний розподіл
- •5. Розподіл Пуассона
- •6. Найпростіший потік подій
- •7. Геометричний розподіл
- •8. Гіпергеометричний розподіл
- •9. Функція розподілу імовірностей випадкової величини
- •9.1. Визначення функції розподілу
- •9.2. Властивості функції розподілу
- •9.3. Графік функції розподілу
- •1. Математичне сподіванння дискретної випадкової величини
- •2. Ймовірнісний зміст математичного сподіванння
- •3. Властивості математичного сподіванння
- •Список рекомендованої літератури
4.3. Інтегральна теорема Лапласа
Знову припустимо, що проводиться n
випробувань, в кожному з яких ймовірність
появи події А постійна і рівна р (0<р<1).
Як обчислити ймовірність
того, що подія А з’явиться в n випробуваннях
не менш k1і не більше k2разів
(скорочено будемо говорити „від k1до k2разів”)? На це питання
відповідає інтегральна теорема Лапласа,
яка приводиться нижче без доведення.
Теорема.Якщо ймовірність р настання
події А в кожному випробуванні постійна
і відмінна від нуля і одиниці, то
ймовірністьтого, що подія А з’явиться в n випробуваннях
від k1до k2разів, приблизно
дорівнює визначеному інтегралу
,
(*)
де
і
.
При розв’язанні задач, що вимагають
застосування інтегральної теореми
Лапласа, користуються спеціальними
таблицями, оскільки невизначений
інтеграл
не виражається через елементарні
функції. Таблиця для інтеграла
приводиться в довідниках. В таблиці
даються значення функції
для позитивних значень х і для х=0; для
x<0 користуються тією ж таблицею (функція
непарна,
тобто
).
В таблиці приведені значенні інтеграла
лише до х=5, так як для
можна прийняти
.
Функцію
часто називаютьфункцією Лапласа.
Для того щоб можна було користуватися таблицею функції Лапласа, перетворимо співвідношення (*) так:
.
Отже, ймовірність того, що подія А з’явиться в n незалежних випробуваннях від k1до k2разів,
,
де
і
.
Зауваження.Позначимо через m число
появ події A при n незалежних випробуваннях,
в кожному з яких ймовірність настання
події А постійна і рівна р. Якщо число
m змінюється від k1до k2, то
вираззмінюється
від
до
.
Отже, інтегральну теорему Лапласа можна
записати і так:
.
Ця форма запису використовується нижче.
4.4. Ймовірність відхилення відносної частоти від постійної ймовірності в незалежних випробуваннях
Знову будемо вважати, що проводиться n
незалежних випробувань, в кожному з
яких ймовірність появи події А постійна
і рівна р (0<р<1). Поставимо перед собою
завдання знайти ймовірність того, що
відхилення відносної частоти
від
постійної ймовірності р за абсолютною
величиною не перевищує заданого числа
.
Іншими словами, знайдемо ймовірність
здійснення нерівності
.
(*)
Цю ймовірність будемо позначати так:
Р().Замінимо
нерівність (*) їй рівносильними:
або
.
Перемноживши ці нерівності на додатній
множник
,
отримаємо нерівності, рівносильні
початковій:
.
Скористаємося інтегральною теоремою
Лапласа у формі, указаній в зауваженні
(див. 4.3). Поклавши
і
,
маємо
.
Нарешті, замінивши нерівності, що знаходяться в дужках, рівносильною їм початковою нерівністю, остаточно отримаємо
.
Отже, ймовірність здійснення нерівності
приблизно дорівнює значенню подвоєної
функції Лапласа
при
.
Запитання для самоперевірки:
Які випробування називають незалежними щодо події А?
Поясніть поняття «складна подія».
Виведіть формулу Бернуллі.
Сформулюйте локальну теорему Лапласа (Муавра – Лапласа).
При яких умовах застосовується локальна теорема Лапласа?
Сформулюйте інтегральну теорему Лапласа.
Як на практиці обчислити ймовірність того, що подія А з’явиться від
до
разів в
незалежних випробувань, якщо ймовірність її появи в кожному випробуванні постійна і відмінна від нуля и одиниці?
Як обчислити ймовірність відхилення відносної частоти від постійної ймовірності в незалежних випробуваннях?