- •Содержание
- •Глава 1. Основные понятия и теоремы теории вероятностей
- •Глава 2. Случайные величины
- •Введение
- •Элементы теории вероятностей.
- •Глава 1 Основные понятия и теоремы теории вероятностей.
- •П. 1.1. Предмет теории вероятностей.
- •П. 1.2. Общие правила комбинаторики.
- •П. 1.3. События и их классификация
- •П. 1.4. Относительная частота событий и ее свойства
- •П. 1.5. Вероятность события и его свойства
- •П. 1.6. Теоремы сложения и умножения
- •2. Теорема умножения вероятностей.
- •3. Теорема сложения вероятностей для случая, когда события совместны.
- •П. 1.7. Теорема полной вероятности. Формула байеса
- •П. 1.8. Задачи, приводящие к определению частоты появления события в независимых испытаниях. Формула бернулли
- •Муавра-лапласа
- •П. 1.10. Выводы
- •Глава 2 Случайные величины
- •П. 2.1. Примеры случайных величин, взятых из сельскохозяйственного производства
- •П. 2.2. Дискретная случайная величина. Закон распределения. Числовые характеристики
- •П. 2.3. Биномиальное распределение
- •П. 2.4. Распределение пуассона
- •П. 2.5. Непрерывная случайная величина. Интегральная функция (закон) распределения
- •П. 2.7. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •П. 2.8. Примеры, приводящие к понятию нормального распределения. Нормальное распределение
- •П. 2.9. Вероятность попадания
- •Нормально распределенной случайной
- •Величины в заданный интервал.
- •Правило трех сигм
- •П. 2.10. Понятие о законе больших чисел
- •П. 2.11. Выводы
- •Вопросы для самопроверки
- •Задачи и упражнения
- •Заключение
- •Список использованной литературы:
Муавра-лапласа
Задача. На опытном поле посеяно 1500 семян. Найти вероятность события, состоящего в том, что всходы дадут ровно 1200 семян, если условно считать, что каждое зерно взойдет с вероятностью 0,9.
По формуле (11.8.2), учитывая, что п = 1500, k = 1200, р = 0,9, g = 0,l, находим
Получение ответа сопряжено с немалыми вычислительными трудностями. Ясно, что при большом числе п повторений испытаний вычисление вероятностей по формуле Бернулли становится громоздким.
Приближенная формула для частного случая p = 1/2 впервые была доказана Муавром в 1730г., а впоследствии Лаплас привел обобщенную формулу для 0 <р < 1.
Теорема. Если вероятность наступления события А в каждом из п независимых испытаний постоянна и равна р (0<р<1), то справедлива следующая формула:
(1.9.1)
где Pk,n - вероятность того, что при n испытаниях событие А появится ровно k раз (k испытаний успешны) ; g = 1–р- вероятность непоявления со бытия А в одном испытании. Для практических целей используют приближенное равенство - следствие из формулы (1.9.1):
(1.9.2)
гдеаx=
Формула (1.9.2) дает тем более точный результат, чем больше число n.
Для функции (х) составлены таблицы. Так как (х) зависит от x в четной степени, то (x) = (–х). Поэтому таблицы составлены для значений x≥0 (см. Приложение 1).
Пример. Вернемся к исходной задаче и найдем P1200,1500 по формуле (1.9.2). При n=1500, k=1200, p = 0,9, g = 0,1 имеем
(-12,91) = (12,91)6,3∙10–4;
Как видим, вероятность мала. Событие, состоящее в том, что из посеянных 1500 семян взойдет ровно 1200, при одной серии испытаний, практически не произойдет.
Интегральная теорема Муавра - Лапласа. Если вероятность наступления события А в каждом из n независимых испытаний постоянна и равна р (0<р<1), то справедлива формула
,
где P(k1, k2) - вероятность того, что при n повторениях испытания событие А имеет место не менее чем k1 и не более k2 раз. При решении задач применяют следствие из теоремы:
(1.9.3)
где
(1.9.4)
Интеграл не выражается через элементарные функции. Для вычисления вероятностей по формуле (1.9.3) используют хорошо изученную функцию
Рис. 1
Для нее составлены таблицы, а график изображен на рис. 1. Функцию Ф(x) часто называют функцией Лапласа. Функция Ф(х) нечетная, Ф(x) = –Ф(–х), так что таблицы составлены только для х≥0.
В окончательном виде вероятность:
P(k1,k2) Ф(x2) – Ф(x1). (1.9.6)
Пример. В лаборатории из партии семян, имеющих всхожесть 90%, высеяно 600 семян Найти вероятность события = {число семян, давших всходы, не менее 520 и не более 570}, если принять, что каждое посеянное зерно взойдет с одной и той же вероятностью Р = 0,9
Решение. Имеем n = 600, p = 0,9, g = 0,1, следовательно,
P(520,570) Ф(x2) – Ф(x1),
где
P(520,570) Ф(4,08) – Ф(–2,72) = 0,49996 + 0,4967 = 0,99.
Событие практически достоверное.
П. 1.10. Выводы
Теория вероятностей - наука о количественных закономерностях моделей случайных явлений. В отличие от строго детерминированных зависимостей, рассмотренных в первой части пособия, в теории вероятностей простейшие закономерности изучаемых процессов и явлений устанавливаются при фиксированном результате большого числа повторений испытаний на основе специально поставленных примеров.
Главным понятием теории вероятностей является понятие события. Событие-это качественный результат испытания. Следующим основным понятием является относительная частота события. Давно замеченное свойство частоты - ее устойчивость с колебаниями около некоторого постоянного числа - используется человеком в его практической деятельности. Это постоянное число, около которого группируются относительные частоты события при нескольких сериях испытаний с возрастающим числом повторений и есть вероятность события. Вероятность - численный показатель возможности наступления события. Это определение вероятности события принято называть статистическим. Вероятность можно найти только в результате проведения многократно повторенных испытаний. Существуют задачи, когда показатель возможности осуществления события может быть заранее предсказан. Для этого надо знать число так называемых элементарных случаев или событий, благоприятствующих осуществлению данного события. Тогда вероятность события А равна отношению числа равновозможных элементарных событий, благоприятствующих появлению события, к общему числу случаев, возможных в данном испытании:
Вероятность сложных событий вычисляют через вероятности простых событий, используя теоремы сложения и умножения, формулы полной вероятности, формулы Байеса, локальную и интегральную теоремы Муавра - Лапласа.