
- •Зуева т.В. Теория вероятностей и математическая статистика
- •Введение
- •Задача № 1
- •1.1. Случайные события
- •1.2. Операции над случайными событиями
- •1.3 Классическое определение вероятности и случайного события
- •1.4. Свойства вероятностей
- •Задача № 1
- •Задача № 2
- •1.5. Условная вероятность
- •Задача № 3
- •1.6. Формула полной вероятности
- •Задача № 4
- •1.7. Формула Байеса (гипотез)
- •Задача № 5
- •Задача № 2
- •2.1. Независимые испытания. Формула Бернулли
- •Задача № 6
- •2.2. Асимптотические формулы для вычисления Pmn
- •Задача № 7
- •Задача № 8
- •Задача № 3
- •3.1. Понятие случайной величины и её функция распределения
- •Задача № 9
- •3.2. Дискретная случайная величина и её числовые характеристики
- •Задача № 10
- •Задача № 11
- •Задача № 4
- •4.1. Случайные величины непрерывного типа
- •Задача № 12
- •4.2. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •5.1. Нормальный закон распределения и его характеристики
- •5.2. Связь нормального закона распределения с функцией Лапласа
- •Вариант № 2
- •Вариант № 3
- •Вариант № 4
- •Вариант № 5
- •Вариант № 6
- •Вариант № 7
- •Вариант № 8
- •Вариант № 9
- •Вариант № 10
- •Вариант № 11
- •Вариант № 12
- •Вариант № 13
- •Вариант № 14
- •Вариант № 15
- •Вариант № 16
- •Вариант № 17
- •Вариант № 18
- •Вариант № 19
- •Вариант № 20
- •Вариант № 21
- •Вариант № 22
- •Вариант № 23
- •Вариант № 24
- •Вариант № 25
2.2. Асимптотические формулы для вычисления Pmn
При больших m и n практически пользоваться формулой Бернулли затруднительно.
Задача № 7
С вероятностью 0,6 лампа выходит из строя после T часов работы. Какова вероятность того, что из 200 ламп останутся исправными более половины?
n = 200, m = 100
P100,200 – вероятность того, что из 200 выйдут из строя 100
Индикатор события A – «ламп несправна»:
-
1
0
0,6
0,4
P(m>100) = P(m = ИЛИ 101, ИЛИ 102, …, ИЛИ 200) = 1 – P100,200
Вызывает затруднение расчет
В случаях, когда p отличается от нуля, а m и n велики необходимо применить асимптотическую формулу для приближенного вычисления Pmn:
,
где
– малая функция Лапласа, значения
которой можно найти в таблицах для
каждого x.
В Задаче № 7 имеем:
np =
m = 100
npq =
(2,89)
= 0,0061 (учебник из списка литературы [1],
Приложение 2, Таблица 1)
Задача № 8
Книга в 500 страниц содержит 100 опечаток. Какова вероятность того, что на случайно выбранной странице ровно 2 опечатки?
Вероятность того, что на случайно
выбранной странице есть опечатка
.
Опечаток всего 100, т.е. число испытаний (опечаток) n = 100, а m = 2.
По формуле Бернулли
В случаях, так называемых, редких явлений, когда p достаточно мало, а n велико, более точный результат дает другая асимптотическая формула для вычисления
,
Эта формула называется формулой Пуассона,
а
– параметром распределения. Вычислим
P2,100 из задачи 8 по формуле Пуассона.
=
np =
Задача № 3
3.1. Понятие случайной величины и её функция распределения
Величина, которая в зависимости от случая может принимать те или другие числовые значения, называется случайной. Универсальным способом задания случайной величины X является её функции распределения F(X), которая определяется
F(X) = P(X<x)
Функция распределения F(X) случайной величины X – это вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньше некоторого конечного числа x.
Задача № 9
Пусть случайная величина X – число выпавших «орлов» при 3-разовом подкидывании монеты. Построить функцию распределения F(X).
Итак, X может принять значения 0, 1, 2, 3 с соответствующими вероятностями P0,3, P1,3, P2,3, P3,3.
Pmn могут быть рассчитаны по формуле Бернулли. Данные расчётов можно свести в таблицу.
Такую таблицу будем называть рядом распределения
Xi |
0 |
1 |
2 |
3 |
Pi |
1/8 |
3/8 |
3/8 |
1/8 |
=
1, т.к. были рассмотрены все возможные
случаи выпадения «орлов» при
3-разовом
подкидывании монетки.
Будем строить F(X).
X |
F(X) |
0 |
F(0)=P(x<0)=0 |
1 |
F(1)=P(x<1)=P(X=0)=1/8 |
2 |
F(2)=P(x<2)=P(X=0 ИЛИ 1)=1/8+3/8=4/8 |
3 |
F(3)=P(X<3)=P(X=0 ИЛИ 2)=1/8+3/8+3/8=7/8 |
4 и др. |
F(4)=P(X<4)=P(X=0 ИЛИ 1, ИЛИ 2, ИЛИ 3)=1 |
Получилась ступенчатая прерывная (изменяющаяся «скачком» справа) неубывающая функция. Справедливо
P(x1
X
x2)
= F(x2)-F(x1)