Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Використання інтегральної теореми




Читайте также:
  1. Bлaснi iнвестицiйнi джерела пiдприємств та механiзми їx використання
  2. Адміністративна відповідальність в галузі охорони природи, використання природних ресурсів.
  3. Алгоритм створення форми з використанням майстра форм
  4. Аналіз показників використання матеріальних ресурсів
  5. Аналіз результатів використання методів стратегічного управління підприємством
  6. Безоплатне використання громадянами вод для задоволення власних потреб;
  7. Види доходів населення та напрямки їх використання
  8. Використання ключів в операційній системі ОС Windows
  9. Використання комплексу технічних засобів безпеки у готелі

За допомогою (45) можна оцінити близькість відносної частоти W(А) до ймовірності p випадкової події А. Нехай p — імовірність появи випадкової події А в кожному експерименті за схемою Бернул­лі й W(А) — відносна частота появи цієї події при n експериментах.

Необхідно оцінити ймовірність події ôW(A) – рô< e (e > 0 і є малою величиною). Якщо n набуває великих значень, то можна за формулою (45) дістати:

Р(|W(A) – p| < e) =

=

.

Отже,

. (46а)

Приклад 1. Імовірність виходу з ладу виробу під час проведення експерименту, який має на меті виявити надійність виробу в роботі, дорівнює 0,2. Було перевірено 400 виробів. Чому дорівнює ймовірність такої події: абсолютна величина відхилення відносної частоти виходу із ладу виробів від імовірності p = 0,2 становить e = 0,01?

Розв’язання. За умовою задачі: n = 400; p = 0,2; q = 0,8; e = 0,01. Підставивши ці значення в (46), дістанемо:

Приклад 2. У разі автоматичного виготовлення втулок брак становить у середньому 10%. Скільки втулок має взяти контролер, аби ймовірність того, що абсолютна величина відхилення відносної частоти появи стандартної втулки W(A) (А — випадкова подія, що полягає в появі стандартної втулки) від імовірності p виготовлення такої втулки не перевищує e = 0,001, дорівнювала 0,999:

.

Розв’язання. За умовою задачі: q = 0,1, e = 0,001, p = 1 – q = 1 – 0,1 =
= 0,9;

.

Далі маємо:

Оскільки 2Ф(x) = 0,999, то Ф(x) = 0,4995 → x » 3,4 (див. дод. 2).

Отже, .

Тобто контролер має перевірити 1 040 400 втулок.

Приклад 3. Імовірність появи випадкової події в кожному з 900 незалежних експериментів є величиною сталою і дорівнює 0,75. Яким має бути значення e> 0, щоб P(|W(A) – p| < e) =
= 0,99?

Розв’язання. За умовою задачі: n = 900; p = 0,75; q = 0,25; 2Ф(x) = 0,99.

Далі маємо Ф(x) = 0,495; x = 2,74 і

x = e .

Отже, умову задачі задовольняє значення e » 0,04.

6. Формула Пуассона для малоймовірних
випадкових подій

Точність асимптотичних формул для великих значень n — числа повторних незалежних експериментів за схемою Бернуллі — знижується з наближенням p до нуля. Тому при за умови np = a =const імовірність появи випадкової події m раз обчислюється за такою асимптотичною формулою:



, (47)

яка називається формулою Пуассона.

!

Доведення. Оскільки а = np, то .

Запишемо формулу Бернуллі у такому вигляді:

Коли , дістаємо:

.

Оскільки ,

.

Отже,

,

а для великих, але обмежених значень n маємо:

, що й потрібно було довести.

Із (47) випливає:

; (48)

.

І справді, це підтверджується ще й тим, що події утворюють повну групу.

Функція Рn (m) визначається за таблицею, наведеною в дод. 3, за заданим m і обчисленим значенням а = np.

Приклад 1. Радіоприлад містить 1000 мікроелементів, які працюють незалежно один від одного, причому кожний може вийти з ладу під час роботи приладу з імовірністю р =
= 0,002. Обчислити ймовірності таких випадкових подій:
1) під час роботи приладу з ладу вийдуть 3 мікроелементи; 2) від трьох до шести.

Розв’язання. За умовою задачі маємо n = 1000; p = 0,002; m = 3; 3 . Оскільки n велике, а р мале число, то для обчислення ймовірностей застосуємо формули (47) і (48). Для цього обчислимо значення параметра а = np = 1000 · 0,002 = 2.

1) .

2)

=

Приклад 2. Імовірність того, що під час епідемії грипу мешканець міста захворіє на цю хворобу, становить у середньому 0,03%. Яка ймовірність того, що серед навмання вибраних 300 мешканців міста хворих на грип виявиться:



1) 5 осіб; 2) не більш як 3 особи.

Розв’язання. За умовою: p = 0,003; n = 300; m = 5;

Обчислюємо значення параметра а = np = 300 × 0,003 = 0,9.

1) P800 (5) 0,002001.

2)

Теоретичні запитання до теми ?

1. Які експерименти називають експериментами за схемою Бернуллі?

2. За якої умови формула Бернуллі застосовується для обчислення ймовірностей?

3. Що називають найімовірнішим числом (модою)?

4. Довести, що .

5. Чому дорівнює ?

6. Сформулювати локальну теорему Муавра—Лапласа.

7. Сформулювати інтегральну теорему Муавра—Лапласа.

8. Чому дорівнює ?

9. Функція Гаусса та її властивості.

10. Функція Лапласа та її властивості.

11. За якої умови використовується формула Пуассона?

12. Чому дорівнює ?

13. Записати формулу Пуассона для малоймовірних випадкових подій.

14. Асимптотичні формули для обчислення ймовірностей випадкових подій для n незалежних експериментів за схемою Бернуллі.

15. Чому дорівнює ?

16. Чому дорівнює ?

17. Чому дорівнює ?

18. Застосовуючи формулу Стірлінга, записати, чому дорівнює k!.

19. Чому дорівнює ?

20. Довести, що .

21. Довести, що .

22. Довести, що


Дата добавления: 2015-08-05; просмотров: 38; Нарушение авторских прав







lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2021 год. (0.015 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты