9. Повторение опытов. Формула Бернулли
При практическом применении теории вероятностей часто приходится встречаться с задачами, в которых один и тот же опыт или аналогичные опыты производятся многократно. В результате каждого опыта может появиться или не появиться некоторое событие А, причем нас интересует не результат каждого отдельного опыта, а общее число появления события А в результате серии опытов. Например, если производится группа выстрелов по одной и той же цели, то как правило интересен не результат каждого выстрела, а общее число попаданий. В подобных задачах требуется уметь определить вероятность любого заданного числа появлений события в результате серии опытов.
Рассмотрим решение задачи о повторении испытаний при условии, что опыты являются независимыми. Под независимыми опытами будем понимать такие, что вероятность того или иного исхода каждого из опытов не зависит от того, какие исходы имели другие опыты.
Постановка задачи. Производится n независимых опытов, в каждом из которых может появиться или не появиться некоторое событие А. Вероятность появления события А в каждом опыте равна p, а вероятность непоявления q=1-p. Требуется найти вероятность Рn(m) того, что событие А в этих n опытах появиться m раз.
Рассмотрим Bm, состоящее в том, что событие А появится в n опытах ровно m раз. Это событие может осуществиться различными способами.
Разложим событие Вm на сумму произведений событий, состоящих в появлении или непоявлении события А в отдельном опыте. Будем обозначать Аi появление события А в i-том опыте; - непоявление события А в i-том опыте.
Каждый вариант появления события Вm (каждый член суммы) должен состоять из m появлений события А и n – m непоявлений, т.е. из m событий А и n – m событий с различными индексами. Т.о.,
,
Причем в каждом произведение событие А должно входить m раз, а должно входить n – m раз.
Число всех комбинаций такого рода равно , т.е. числу способов, какими можно из n опытов выбрать m, в которых произошло событие А. Вероятность каждой такой комбинации, по теореме умножения для независимых событий, равна . Так как комбинации между собой несовместны, то, по теореме сложения, вероятность события Вm равна
.
Сформулируем теорему о повторении независимых опытов. Если производится n независимых опытов, в каждом из которых событие А может появиться с вероятностью p, то вероятность того, что событие А в этих n опытах появиться m раз выражается формулой
, (9.1)
где q = 1 – p .
Формула (9.1) носит название формулы Бернулли.
Задача. Вероятность поражения мишени стрелком при выстреле равна 0,75. Найти вероятность того, что при 4 выстрелах стрелок поразит мишень 3 раза.
Решение. .
Исследуем вопрос о том, как ведёт себя при изменении m и фиксированном n:
.
Для тех значений m, для которых это отношение меньше единицы, величина увеличивается с увеличением m. Решая относительно m неравенство
,
получим
.
Таким образом, при с ростом m растет . Это значит, имеет наибольшее значение либо при m=[m0], либо при m=[m0]+1.
Поскольку около числа np находятся те значения m, при которых имеет максимальное значение, то это число называют наиболее вероятным числом опытов, в которых произойдет интересующее нас событие.
Задача. Найти наивероятнейшее число наступления события в 19 независимых испытаниях, если в каждом испытании вероятность наступления события равна 0,2.
Решение. np – q = 3,8 – 0,8 = 3. Наивероятнейшее число наступления события равно либо 3, либо 4.
- Бийский технологический институт (филиал)
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Введение
- События. Классификация событий. Классическое определение вероятности
- Статистическое определение вероятности
- Геометрическая вероятность
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 4. Операции над событиями. Соотношения между событиями
- 5.Теорема сложения вероятностей
- 6. Теорема умножения вероятностей
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 7. Формула полной вероятности
- 8. Теорема гипотез (формула Бейеса)
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- 9. Повторение опытов. Формула Бернулли
- 10. Локальная формула Муавра-Лапласа. Формула Пуассона
- 11. Интегральная формула Муавра-Лапласа. Вероятность отклонения частоты события от его вероятности в n независимых испытаниях
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- 12. Понятие случайной величины. Ряд распределения. Многоугольник распределения
- 13. Функция распределения. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 14. Плотность распределения
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 15. Числовые характеристики случайных величин. Математическое ожидание и его свойства
- Свойства математического ожидания
- 16. Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение
- 17. Моменты распределения случайной величины
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 18. Типы распределений дискретных случайных величин
- Биномиальное распределение
- 18.2 Гипергеометрическое распределение
- 18.3 Геометрическое распределение
- 4. Распределение Пуассона
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 19. Типы распределений непрерывных случайных величин
- 19.1 Равномерное распределение
- 19.2 Показательное распределение
- 20. Нормальный закон распределения
- 21. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в заданный интервал. Правило трёх сигма
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- 22. Понятие системы случайных величин
- 23. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- Контрольные вопросы
- 24. Функция распределения двух случайных величин. Вероятность попадания случайной величины в полуполосу и прямоугольник
- 25. Плотность распределения системы двух случайных величин. Законы распределения отдельных величин, входящих в систему
- 26. Условные законы распределения
- Контрольные вопросы
- 27. Зависимые и независимые случайные величины
- 28. Числовые характеристики составляющих системы двух случайных величин. Условное математическое ожидание
- 29. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- 30. Коррелированность и зависимость случайных величин
- Если величины независимы, то они некоррелированы.
- 31. Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратической регрессии
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- 32. Закон больших чисел
- 33. Центральная предельная теорема
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- Математическая статистика
- 34. Понятие о выборочном методе. Генеральная и выборочная совокупность
- 35. Статистические данные и их представление
- 36. Статистические аналоги теоретических законов распределения
- 36.1 Эмпирическая функция распределения
- 36.2 Полигон и гистограмма
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- 37. Точечное оценивание параметров распределения
- 38. Свойства статистических оценок
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 39. Интервальное оценивание параметров распределения
- 40. Интервальное оценивание параметров нормального распределения
- 40.1 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии
- 40.2 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- 41. Статистические гипотезы
- 42. Критерии проверки гипотез
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- 43.Критерий согласия Пирсона «Хи-квадрат» ( )
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- 44. Элементы теории корреляции. Задачи корреляционного анализа
- 45. Выбор формы зависимости между переменными. Метод наименьших квадратов
- Контрольные вопросы
- 46. Коэффициент корреляции и проверка его значимости. Линейная регрессия и прогноз
- Контрольные вопросы
- Контрольные задания
- Литература
- Глоссарий