Тема: формула полной вероятности
Задание № 1. В урну, содержащую 4 шара, опущено 2 белых шара, после чего из нее на удачу извлечен один шар. Найти вероятность того, что извлеченный шар окажется белым, если равновозможны все возможные предположения о первоначальном составе шаров (по цвету).
Задание может быть решено с помощью формулы полной вероятности:
P(A)=
Вероятность события А, которое может наступить лишь при появлении одного из несовместных событий , образующих полную группу событий, равна сумме произведений вероятностей каждого их этих событий на соответствующую условную вероятность события А.
В нашем задании событие А – извлечен белый шар;
событие (предположение) - первоначально в урне не было белых
шаров;
событие - первоначально в урне был один белый шар;
событие - первоначально в урне было два белых шара;
событие - первоначально в урне было 3 белых шара;
событие - первоначально в урне все 4 шара были белые.
Найдем вначале вероятность Р(Вi), i = 1,…,5. Т.к. события В1, В2 , В3, В4, В5 равновозможны, несовместны и образуют полную группу, то
Р(В1) = Р(В2) = Р(В3 )= Р(В4) = Р(В5)
Р(В1) + Р(В2) + Р(В3 ) + Р(В4) + Р(В5) = 1
Пусть Р(Вi) = Х. Тогда 5х = 1х = ,т.е. Р(Вi) =,I = 1,…,5
Для того, чтобы воспользоваться формулой полной вероятности, необходимо найти условия вероятности события А.
Условная вероятность того, что будет извлечен белый шар при наступлении события В1, есть РВ1(А) = , так как перед извлечением шара число всех шаров урне (число всех исходов) равно 6, а число белых шаров (число благоприятствующих исходов) равно 2. Аналогично РВ2(А) = , РВ3(А) = , РВ4(А) = , РВ5 (А) = .
Согласно формуле полной вероятности
Р(А) = ==
Ответ: Р(А) = 0,67 = 67%.
Задание № 2. В лототрон, содержащий 3 лотерейных билета, добавили пять невыигрышных, после чего извлекли произвольным образом один билет. Какова вероятность того, что он выигрышный?
В нашем задании А – извлеченный выигрышный билет.
Решаем задачу, как и в задании №1 (вариант№1), с помощью формулы полной вероятности.
Запишем полную группу несовместных событий (предположений), при наступлении которых появляется событие А:
событие В1 – первоначально в барабане выигрышных билетов не было;
событие В2 – первоначально в барабане был один выигрышный билет;
событие В3 - первоначально в барабане было два выигрышных билета;
событие В4 – первоначально в барабане все три билета были выигрышные.
Найдем вероятности Р(Вi), i = 1,2…,4, для чего выпишем систему уравнений, аналогичную систему в задании №1:
Пусть Р(В1) = х. Тогда 4х = 1, откуда т.е. Р(Вi) = ,i=1,...,4.
Вычислим условные вероятности события А:
т.к. перед извлечением билета в предположении В1 число всех билетов(исходов) равно 8, а выигрышных билетов нет. Аналогично:
Согласно формуле полной вероятности:
Ответ:
Нужно заметить, что данный пример можно решить с помощью понятия "противоположные события".
Событие, противоположное событию А, есть - извлеченный шар невыигрышный. Если вероятность Р() найдена, то Р(А) = 1- Р().
Тема: ПОВТОРНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ИСПЫТАНИЯ
Задание 1. Вероятность рождения бычка при отеле коровы равна 0,5. Найти вероятность того, что от пяти коров будет: 1) ровно три бычка; 2) не менее трех бычков; 3) не более одного бычка.
Решение. Воспользуемся формулой Бернулли. Если производится п независимых испытаний, при каждом из которых вероятность наступления события постоянна и равна р, а вероятность противоположного события А равна q=1—р, то вероятность Рn(m) того, что при этом событие А наступит ровно m раз, вычисляется но формуле:
Рn(m)=·pmqn-m ,
где n!= 1·2·3... n, причем 0!—1.
По условию задачи p=0,5, тогда q= 0,5; в данном случае n=5,m=3. Подставляя эти данные в формулу Бернулли, получим
P5(3)=(0,5)3(0,5)2=·0,03125=0,3125
2) Искомое событие А состоит в том, что от пяти коров будет или три, или четыре, или пять бычков. На основании теоремы сложения вероятностей несовместимых событий
Р(А)=Р5(3)+Р5(4)+Р5(5).
Вероятность Р5(3) уже найдена в пункте 1. Вероятности Р5(4) и Р5(5) определяются по формуле Бернулли:
P5(4)=(0,5)4(0,5)1=·0,031250,1563
P5(4)=(0,5)5(0,5)0 0,0313
Искомая вероятность
Р(А)≈ 0,3125+0,1563+0,0313=0,5001.
3) Искомое событие А состоит в том, что от пяти коров будут или один бычок, или ни одного. На основании теоремы сложения вероятностей несовместимых событии
Р(А)=Р5(0)+Р5(1).
Вероятности Р5(0) и Р5(1) определяются по формуле Бернулли:
P5(0)= (0,5)0(0,5)5=(0,5)=(0,5)50,0313,
P5(1)= (0,5)1(0,5)4=(0,5)=0,1563.
Следовательно,
Р(А)≈0,0313+0,1563 = 0,1876.
Ответ: 0,1876
Задание 2. В совхозе имеется 150 свиноматок. Вероятность получения от любой из них не менее десяти поросят за одну лактацию равна 0,6. Найти вероятность того, что за одну лактацию из указанных 150 свиноматок не менее десяти поросят даст каждая из 102 свиноматок.
Решение. При большом числе испытаний формула Бернулли приводит к громоздким вычислениям. В таких случаях применяют приближенную формулу, которая выражает локальную теорему Лапласа.
Если вероятность наступления события А в каждом из п независимых испытаний постоянна и равна р (р≠0, р≠1), а число п достаточно велико, то вероятность Рn(m) того, что в этих испытаниях событие А наступит ровно mраз, вычисляется приближенно по формуле
Pn(m) ·φ(x),
где X= , φ(x)= ·
Имеются готовые таблицы значений функции φ(х) (см. табл. 1 приложения). Для значений х>5 считают φ(х)≈ 0. Если х<0, то φ (—х)= φ(х), так как эта функция четная.
По условию задачи n=150; m=102; р=0,6; q=0,4. По приведенной выше формуле вычислим значение х, определяемое данными задачи:
Х= = =2
По таблице значений функции φ(х) находим φ(2)=0,0540. Тогда искомая вероятность приближенно, равна
Р150 (102) ≈ 1 * 0,054 = 0,009.
Ответ: 0,009.
Задание 3. Птицеферма отправила на базу 10000 яиц. Вероятность того, что каждое яйцо повредится в пути, равна 0,0002. Найти вероятность того, что на базе в отправленной партии яиц окажется три поврежденных яйца.
Решение. По условию задачи n=10000; m=3; р=0,0002. Здесь п — велико, р—мало. В таких случаях применяют асимптотическую формулу Пуассона.
Если вероятность наступления события А в каждом из п независимых испытаний мала, а число испытаний п достаточно велико, то вероятность того, что событие А наступит ровно m раз, вычисляется приближенно по формуле
Pn (m)≈ , где λ=пр, e=2,7.
Применяют эту формулу в тех случаях, когда λ = пр ≤ 10 При этом, чем больше число п и меньше число р, тем точнее результат по формуле Пуассона. В нашем случае λ = пр=10000 · 0,0002=2. Тогда
P10000(3) ≈ = ≈ 0,18.
Ответ: 0,18.
Задание 4. Вероятность того, что семя не взойдет, равна 0,2. Найти вероятность того, что среди случайно отобранных 400 семян невсхожих окажется от 70 до 100 семян.
Решение. Для вычисления вероятности того, что при достаточно большом числе испытаний событие наступит не менее m1 раз и не более m2 раз, используют интегральную теорему Лапласа.
Если вероятность р наступлении события А в каждом испытании постоянна (р≠0, р≠1), то вероятность Pn(m1≤m≤m2) того, что событие А появится в п испытаниях от m1 до m2 раз, вычисляется по приближенной формуле
Pn (m1≤m≤m2) ≈ Ф- Ф,
где значения функции Лапласа Ф(x) = dt
находятся по табл. 2 приложения для любого значения х. При этом следует иметь в виду, что функция Ф(х) нечетная, т.е. Ф(—х) = —Ф(х) и что для х >5 можно принять Ф(х)=0,5.
По условию задачи n=400; m1=70; m2=100; р—0,2; q=0,8.
Находим
X1= = = -1,25 ,
X2= = = 2,5.
Искомая вероятность
Р400 (70≤m≤100)≈ Ф(x2) — Ф(x1)= Ф(2,5) — Ф(—1,25)= Ф(2,5)+ Ф(1,25)
Из табл. 2 приложения находим
Ф(2,5) =0,4938, Ф(1,25) =0,3944.
Тогда
Р400(70≤ m ≤ 100) ≈ 0,4938 + 0,3944 = 0.8882.
Ответ: 0.8882.
Задача 5.Средняя плотность болезнетворных микробов в одном кубическом метре воздуха равна 100.Берут на пробу 2дм3воздуха. Найти вероятность того, что в пробе будет обнаружен хотя бы один микроб.
Решение: Пусть случайная величина Х-число болезнетворных микробов ,находящихся в 2 дм3воздуха.Применим гипотезу о пуассоновском распределении числа микробов, которые могут быть обнаружены в этом объеме. Математическое ожидание Х равноВероятность того что в данном объеме будет обнаружен хотя бы один микроб, равна
Ответ:0,181.
- Методические указания
- Для решения контрольной и самостоятельной работы
- По разделу математики
- «Элементы теории вероятностей и математической статистики»
- I. Элементы теории вероятностей
- 1.1. Случайные величины. Вероятность случайного события
- 1.2.Теоремы сложения, умножения вероятностей
- 1.3 .Формула полной вероятности. Формула Бейеса
- Формула Бейеса. (формула гипотез)
- 1.4. Закон распределения дискретной случайной величины
- Формула Пуассона
- Локальная формула Муавра-Лапласа
- Интегральная форма Лапласа
- 1.5. Интегральная функция распределения
- 1.6. Дифференциальная функция распределения
- 1.7. Равномерное распределение непрерывной случайной величины
- 1.8.Числовые характеристики случайных величин
- 1.7. Нормальный закон распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- 2.Элементы математической статистики
- I. Выборки и их характеристики
- 1.1. Выборочный метод и способы составления выборок
- 1.2. Статистическое распределение и его геометрическое изображение
- Алгоритм составления дискретного статистического распределения:
- Гистограмма и полигон плотности относительных частот
- 1.3. Числовые характеристики вариационного ряда
- 1.4.Статистические оценки параметров распределения. Доверительные интервалы
- 1.5. Статистическая проверка статистических гипотез
- II Элементы корреляционного анализа
- 2.1. Статистическая зависимость случайных величин. Уравнения регрессии.
- 2.2. Корреляционная зависимость. Коэффициент корреляции.
- 1) Метод квадратов
- 2) Ранговый метод
- 2.3. Проверка гипотезы о значимости выборочного
- Разбор типовых задач Тема: Формула вероятности события
- Тема: формула полной вероятности
- Тема :случайная величина и ее числовые характеристики числовые характеристики дискретных случайных величин
- Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- Тема:Функции распеределения
- Тема: Элементы статистической обработки данных
- Тема :понятие о корреляционной зависимости
- Вопросы для самопроверки Основные понятия теории вероятностей. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- Повторные независимые испытания
- Случайная величина и ее числовые характеристики
- Основные сведения из математической статистики Вопросы для самопроверки
- Понятие о корреляционной зависимости Вопросы для самопроверки
- Статистические оценки параметров распределения
- Вопросы для самопроверки
- Задания для самостоятельной работы по теме «Элементы теории вероятностей и математической статистики »
- Задания для контрольной работы по теме «Элементы теории вероятностей и математической статистики»
- Контрольная работа «Статистическое оценивание данных»
- Вариант – 1
- Стандартные коэффициенты корреляции, которые считаются достоверными (по л.С. Каминскому)
- Литература