Формула Бернуллі

Імовірність того, що в результаті n незалежних експериментів за схемою Бернуллі подія А з’явиться m раз, подається у вигляді

. (29)

Імовірність того, що в результаті n незалежних експериментів подія А з’явиться від m_і до m_j раз, обчислюється так:

. (30)

Оскільки

, (31)

дістанемо

; (32)

. (33)

Приклад 1. Імовірність того, що електролампочка не перегорить при ввімкненні її в електромережу, є величиною сталою і дорівнює 0,9.

Обчислити ймовірність того, що з п’яти електролампочок, увімкнених у електромережу за схемою, наведеною на рис. 14, не перегорять: 1) дві; 2) не більш як дві; 3) не менш як дві.

Рис. 14

Розв’язання. За умовою задачі маємо: р = 0,9; q = 0,1; n = 5; m = 2. Згідно з (29), (32), (33) дістанемо:

1) ;

2)

= q⁵ + 5p q⁴ + 10p² q³ = (0,1)⁵ + 5 0,9 (0,1)⁴ + 10 (0,9)² (0,1)³=
= 0,00001 + 5 · 0,9 × 0,0001 + 10 × 0,81 × 0,001 =
= 0,00001 + 0,00045 + 0,0081 = 0,00856;

3)

.

Приклад 2. Робітник обслуговує шість верстатів-автоматів. Імовірність того, що протягом години верстат-автомат потребує уваги робітника, є величиною сталою і дорівнює 0,6. Яка ймовірність того, що за годину уваги робітника потребують: 1) три верстати; 2) від двох до п’яти верстатів;
3) принаймні один.

Розв’язання. За умовою задачі маємо: p = 0,6; q = 0,4; n = 6; m = 3; ; .

Згідно з (29), (30), (33), дістаємо:

1) ;

2)

=15 (0,6)² (0,4)⁴ + 20 (0,6)³ (0,4)³ + 15 (0,6)⁴ (0,4)²+ 6 (0,6)⁵ 0,4 =
= 15 × 0,36 × 0,0256 + 20 × 0,216 × 0,064 + 15 × 0,1296 × 0,16 + 6 × 0,07776 × 0,4 =
= 0,13824 + 0,27648 + 0,31104 + 0,186624 = 0,902384;

3) = .

2. Найімовірніше число появи
випадкової події (мода)

Найімовірнішим числом появи випадкової події А в результаті n незалежних експериментів за схемою Бернуллі називається таке чис­ло m₀, для якого ймовірність Р_n (m₀) перевищує або в усякому разі є не меншою за ймовірність кожного з решти можливих наслідків експериментів.

Приклад. Імовірність появи випадкової події А в кожному з
n = 8 незалежних експериментів є величиною сталою і дорівнює р = 0,5 (q = 1 – р = 0,5). Обчислити ймовірності подій для m = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8. Значення обчислених імовірностей наведено в таблицi:

m

Із таблиці бачимо, що при m = 4 імовірність набуває найбільшого значення, а саме . Отже, найімовірніше число появи події є m₀ = 4.

Зауважимо, що для визначення найімовірнішого числа появи події немає потреби обчислювати ймовірності для різних можливих значень .

Справді, запишемо формули для обчислення ймовірностей при значеннях m = m₀; m = m₀ –1; m = m₀ + 1 і розглянемо їх відношення:

; (а)

. (б)

Об’єднавши нерівності (а) і (б), дістанемо:

. (34)

Число m₀ називають також модою.

Приклад 1. У разі додержання певної технології 90% усієї продукції, виготовленої заводом, є найвищого сорту. Знайти найімовірніше число виробів найвищого сорту в партії з 200 штук.

Розв’язання. За умовою задачі n = 200; р = 0,9; q = 1 – р = 0,1.

Використовуючи подвійну нерівність (34), дістаємо:

.

Отже, найімовірніше число виробів першого сорту серед 200 дорівнює 180.

Приклад 2. Імовірність того, що студент складе іспит з математики, є величиною сталою і дорівнює в середньому 0,8. Нехай є група з восьми студентів. Знайти найімовірнішу кількість членів цієї групи котрі складуть іспит з математики, і обчислити відповідну ймовірність.

Розв’язання. За умовою задачі n = 8; p = 0,8; q = 0,8.

Отже, ; .

Доходимо висновку: найімовірніша кількість студентів, які складуть екзамен, m₀ = 7. Відповідна ймовірність дорівнює 0,524288.

Обчислення ймовірностей за формулою Бернуллі при великих значеннях n і m пов’язане з певними труднощами. Щоб уникнути їх, застосовують асимптотичні формули, що випливають з локальної та інтегральної теорем Муавра—Лапласа.