Закон редких событий (Пуассона)
Если вероятность Р события А очень мала (Р ≤ 0,1), а число испытаний велико, то вероятность того, что событие А наступит k раз в n испытаниях, будет равна
,
где а = n ∙ Р = E(X) — математическое ожидание числа k.
Когда число испытаний n велико, а Р мало, то закон биномиального распределения и закон редких событий практически совпадает. Это имеет место тогда, когда Р ≤ 0,1 и n ∙ Р > 4.
Рисунок - Дифференциальная функция геометрического распределения.
Пример. В партии из 1000 деталей имеется 1% брака. Какова вероятность того, что при взятии из партии выборки объемом 50 штук в ней будет находится 3 дефектных деталей.
Здесь Р = 0,01; n = 50; n ∙ Р = 50 ∙ 0,01 = 0,5
Распределение Пуассона имеет только один параметр — математическое ожидание E(X). Поэтому, когда в распределении дискретной случайной величины имало отличаются друг от друга по своим численным значениям, то можно уверенно считать, что данное распределение подчиняется закону редких событий.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Статистические методы контроля качества Развитие статистических методов контроля качества. Основные области применения статистических методов управления качеством
- Основные понятия теории вероятности и математической статистики
- Свойства вероятности
- Сложение и вычитание вероятностей
- Теорема сложения вероятностей
- Теорема умножения вероятностей
- Формула полной вероятности
- Дискретные и непрерывные случайные величины
- Характеристики распределения случайных величин
- Пример.Случайная величина имеет следующее распределение
- Сложение средних арифметических и стандартных отклонений
- Законы распределения дискретных случайных величин Законы распределения
- Закон биномиального распределения
- Закон редких событий (Пуассона)
- Геометрическое распределение
- Законы распределения непрерывных случайных величин Закон нормального распределения (Гаусса)
- Закон равной вероятности (равномерного распределения)
- Закон распределения эксцентриситета (Релея)
- Интегральный закон распределения эксцентриситета имеет выражение
- Закон распределения модуля разности
- Основные понятия и определения теории выборок
- Оценка точности вычисления генерального среднего значения по данным выборки
- Оценка точности вычисления стандартного отклонения генеральной совокупности по данным выборки
- Статистическая проверка гипотез
- Значения вероятностей р( λ ) для различных λ
- Далее рассчитывается число степеней свободы
- Плотность распределения z(t) нормированного нормального распределения
- Статистические показатели возможностей процесса
- Зависимость коэффициентов d2иc4от объёма выборкиn.
- Статистическое управление процессами
- Контрольные карты регулирования по количественному признаку
- Простые контрольные карты по количественному признаку
- Контрольные карты с предупреждающими границами регулирования
- Приемочные контрольные карты
- Уровни приемлемых процессов рассчитываются по формуле
- Уровни неприемлемых процессов рассчитываются по формуле
- Контрольные карты кумулятивных сумм
- Контрольные карты регулирования по альтернативному признаку
- Если присутствует несколько потоков процесса, то они должны идентифицироваться и прослеживаться отдельно. Статистические методы приемочного контроля качества продукции
- Виды статистических методов приемочного контроля
- Уровень качества
- Оперативная характеристика плана выборочного контроля
- Планы контроля
- Последовательный план контроля
- Диаграмма Исикавы
- Диаграмма разброса
- Регрессионный анализ