
- •Глава 4. Повторные независимые испытания
- •§ 4.1. Формула Бернулли
- •§ 4.2. Локальная теорема Муавра – Лапласа
- •§ 4.3. Интегральная теорема Муавра – Лапласа
- •§ 4.4. Теоремы Пуассона3
- •Раздел 2 случайные величины
- •Глава 5. Дискретная случайная величина
- •§ 5.1. Функция распределения дискретной случайной величины
- •§ 5.2. Основные числовые характеристики дискретной случайной величины
- •§ 5.3. Основные законы распределения случайных величин
- •§ 5.3.1. Биномиальный закон распределения
- •§ 5.3.2. Закон распределения Пуассона
- •Глава 6. Непрерывная случайная величина
- •§ 6.1. Функция распределения непрерывной случайной величины
- •§ 6.2. Функция плотности вероятности непрерывной случайной величины
- •§ 6.3. Основные числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •§ 6.4. Основные законы распределения непрерывных случайных величин
- •§ 6.4.1. Равномерный закон распределения
- •Глава 7. Нормальный закон распределения
- •§ 7.1. Свойства функции плотности вероятности (кривой Гаусса) нормального закона распределения
- •§ 7.2. Математическое ожидание и дисперсия нормальной случайной величины
- •§ 7.3. Функция распределения случайной величины, распределенной по нормальному закону
- •§ 7.4. Свойства случайной величины, имеющей нормальный закон распределения
- •Глава 8. Предельные теоремы теории вероятности
- •§ 8.1. Закон больших чисел. Основные теоремы
- •1. Лемма Маркова
- •2. Неравенство Чебышева
- •§ 8.2. Центральная предельная теорема
§ 5.3. Основные законы распределения случайных величин
Решение задач по определению параметров закона распределения и характеристик случайной величины может быть упрощено, если удается показать, что случайная величина подчиняется известному закону распределения.
§ 5.3.1. Биномиальный закон распределения
Биномиальный закон распределения — закон распределения дискретной случайной величины X, представляющей собой число m наступлений события А в серии n независимых испытаний, в каждом из которых событие может произойти с одной и той же вероятностью р.
По
условию вероятность наступления события
А
в
каждом испытании
постоянна
и испытания независимы. Поэтому
вероятность того,
что событие А
наступит
в п
испытаниях
ровно m
раз,
рассчитывается по формуле Бернулли
(1.24):
/
Дискретная случайная величина имеет биномиальный закон распределения, если она принимает целочисленные неотрицательные значения 0, 1, 2, 3,..., m, ..., n с вероятностями, вычисляемыми по формуле Бернулли:
– число сочетаний
из n
элементов по m
(1.6).
Для определения математического ожидания и дисперсии случайной величины X, распределенной по биномиальному закону, удобнее использовать не непосредственно определения этих характеристик, а их свойства.
(представляющих
собой число наступлений
события в i-м
испытании), каждая из которых имеет один
и тот же закон
распределения:
Следовательно,
Учитывая, что случайные величины независимы, согласно свойствам математического ожидания и дисперсии, получим:
;
.
Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины X, имеющей биномиальный закон распределения, равны:
,
.
П
ример
5.6.
На некотором участке дороги 60% водителей
соблюдают предусмотренный правилами
скоростной режим. Составить закон
распределения числа водителей, соблюдающих
установленные ограничения по скорости,
из пяти проехавших. Найти математическое
ожидание и дисперсию этой случайной
величины.
Решение.
Случайная величина Х – число водителей, соблюдающих установленные ограничения по скорости из пяти проехавших. Таким образом, проводится 5 независимых (водители соблюдают или нарушают правила независимо друг от друга) испытаний, состоящих в проверке соблюдения предусмотренного правилами скоростного режима. При этом для каждого из 5 водителей вероятность события А – скоростной режим не нарушен – по условию постоянна и равна:
Следовательно, случайная величина X подчиняется биномиальному закону распределения с параметрами n=5, р=0,6, q=0,4.
X может
принимать числовые значения:
с вероятностями
,
равными:
Значит, закон распределения числа водителей, соблюдающих установленные ограничения по скорости, из пяти проехавших имеет вид:
Так как случайная величина Х – число водителей, соблюдающих установленные ограничения по скорости, из пяти проехавших имеет биномиальное распределение, то его числовые характеристики могут быть найдены в соответствии с формулами: