1. Биномиальный закон распределения
Пусть
производится n
независимых испытаний. Каждое испытание
имеет два возможных исхода: либо
появится событие A
(«успех»), либо противоположное ему
событие
(«неудача»). Вероятность
появления
события
в каждом отдельном испытании постоянна
и от испытания к испытанию не
изменяется. Тогда вероятность «неудачи»
равна
.
Исход каждого испытания не зависит
от того, какие исходы имели другие
испытания.
Вероятность
того, что в n
испытаниях событие A
произойдет ровно m
раз,
определяется по формуле
Бернулли
|
где
− число сочетаний из n
элементов
по m;
Пример 1._________________________________________________________
Вероятность
попадания в цель при одном выстреле
равна p=0,6.
Составим закон распределения случайной
величины
− числа попаданий при 5 выстрелах.
Возможные значения
:
0, 1, 2, 3, 4, 5. Так как
,
то
.
Вычислим соответствующие вероятности
по формуле Бернулли:
;
;
;
;
;
.
Получим закон распределения числа попаданий:
X |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
P |
0,01024 |
0,0768 |
0,2304 |
0,3456 |
0,2592 |
0,07776 |
Построим
многоугольник
этого распределения: в прямоугольной
системе координат построим точки
и соединим их отрезками прямых.
Пусть
случайная
величина
выражает число появлений события
в n
независимых
испытаниях. Закон распределения этой
случайной величины называется
биномиальным.
Числа n
и
p
называются
параметрами
биномиального распределения.
X |
0 |
1 |
2 |
… |
|
|
P |
|
|
|
… |
|
|
Биномиальное распределение имеют случайные величины: число выпадений герба при бросаниях монеты; число бракованных изделий в проверяемой партии; число правильных ответов в тесте с множественным выбором.
Если случайная величина распределена по биномиальному закону, то ее математическое ожидание и дисперсия определяются по формулам:
Пример 3._________________________________________________________
Случайная
величина Х− число выпадений герба
при 100 бросаниях монеты − распределена
по биномиальному закону. Найдем
.
По условию, n=100, p=0,5, q=1−р=0,5. Значит,
,
,
.
Рассматривая многоугольник распределения в примере 1, мы видим, что есть такие значения m (в данном случае, одно − m= 3), которым соответствует наибольшая вероятность .
Определение. Число появлений события A, которому соответствует наибольшая вероятность в данной серии испытаний, называется наивероятнейшим и обозначается m0.
Наивероятнейшее число m0 появлений события A в n испытаниях определяется из двойного неравенства
Так
как
,
то всегда существует целое число
m0,
удовлетворяющее этому неравенству.
Если
−
целое число, то m0
принимает
два значения: m0
=
и m0
=
.
Если
− дробное число, то m0
равно
целой части этого числа, т.е. m0
=[
].
Пример 2._________________________________________________________
Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна p=0,7. Найдем наивероятнейшее число попаданий, если будет произведено: а) 7 выстрелов; б) 9 выстрелов.
а)
=0,7∙(7+1)=5,6;
m0=[5,6]=5;
б) =0,7∙(9+1)=7; значит, m0 =7 и m0 =7−1=6.

,