Слайд 2Формула Бернулли
Пусть в результате испытания возможны два исхода: либо появление события А,
либо противоположное ему событие Ấ. Проведем n независимых испытаний.
Обозначим вероятность Р(А) появление события А в единственном испытании буквой р, т.е. Р(А)=р, а вероятность Р(Ấ) – буквой q, т.е Р(Ấ)=1-р=q.
Найдем вероятность Рn(k) наступления события А ровно k раз в n независимых испытаниях.
Слайд 3Обозначим: Аi - появление события А в i – м опыте
i=1, 2,
3, …n.
Для n=1
Р1(1)=р, Р1(0)=q, р + q = 1
Для n=2
Р2(2)=р*р, P2(1)=q*р + р*q=2р*q, Р2(0)=q*q,
р² +2p*q + q² = (p+q)² = 1
Слайд 4Для n=3,
Р3(3)=р³, Р3(2)=3р²q, Р3(1)=3рq², Р3(0)=q³,
р³ + 3p²q + 3pq²
+ q³ = (p+q)³ = 1
Анализируя эти случаи, можно сделать общий вывод: вероятность Рn(k) пропорциональна произведению , причем коэффициент пропорциональности равен т.е.
Формула Бернулли
Слайд 5Задача 1.
Вероятность изготовления на станке нестандартной детали равна 0,02. Какова вероятность того,
что среди наудачу взятых шести деталей окажется
а) четыре нестандартные
б) более четырех стандартных
Слайд 8Локальная теорема Муавра- Лапласа
Если вероятность наступления события А в каждом из n
независимых испытаниях равна р и отлична от нуля и единицы, а число испытаний достаточно велико, то вероятность Рn(k) того, что в n испытаниях событие А наступит k раз, приближенно равна (чем больше n, тем точнее) значению функции , где
Слайд 9План нахождения Рn(k) по локальной теореме Муавра-Лапласа
Вычислить
По приложению 2 найти
Вычислить
Свойства f(x):
f(-x)=f(x)
f (-∞)
= f ( ∞) =0
Слайд 10Примеры:
f(1)=f(1.00)=0.24197
f(-2.05)=f(2.05)=0.04879
f(0.52)=0.34849
f(5.21)=0
Слайд 11Задача 2
Вероятность того, что сошедшая с конвейера деталь стандартная, равна 0,9. Найти
вероятность того, что из 400 сошедших с конвейера деталей 356 окажутся стандартными.
Слайд 13Интегральная теорема Муавра- Лапласа
Если вероятность р наступления события А в каждом из
n независимом испытании равна отлична от нуля и единицы, то для вероятности Рn(k1, k2) того, событие А появится в n испытаниях от k1 до k2 раз, справедливо следующее соотношение:
Слайд 14План нахождения Рn(k1, k2) по интегральной теореме Муавра-Лапласа
Вычислить
По приложению 3 найти Ф(х1)
и Ф(х2)
Вычислить
Свойства Ф(x):
Ф(-x)= 1- Ф(x)
Ф (-∞) = 0
Ф( ∞) =1
Слайд 15Примеры:
Ф(1)=Ф(1.00)=0.84134
Ф(-2.05)=1-Ф(2.05)=
=1-0,97982=0,02018
3. Ф(5.21)=1
Слайд 16Задача 3
Известно, что при контроле бракуется 10% изделий. На контроль отобрано 625
изделий. Какова вероятность того, что среди отобранных не менее 550 и не более 575 стандартных изделий?
Слайд 18Формула Пуассона
Если вероятность р наступления события А в каждом испытании постоянна, но
близка к нулю, число независимых испытаний n достаточно велико, а произведение np=λ<10, то вероятность Рn(k) того, что в n испытаниях событие А наступит k раз, приближенно равна , ,т.е.
Формула Пуассона
Слайд 19План нахождения Рn(k) по формуле Пуассона
Вычислить n·p=λ
По приложению 1
найти Рn(k)
Слайд 20Задача 4
Устройство выходит из строя, если откажет определенная микросхема. Вероятность ее отказа
в течении 1 ч. работы устройства равна 0,004. Какова вероятность того, что за 1000 ч. работы устройства придется пять раз менять микросхему?