Читайте также:
|
|
Несколько опытов называются независимыми, если вероятность исхода опыта не зависит от того, какие исходы имели другие опыты. Рассмотрим случай, когда вероятности исходов опытов постоянны и не зависят от номера опыта.
Пусть один тот же опыт проводятся n раз. В каждом опыте некоторые события , , …, Аr появляется с вероятностями , , …, . Будем рассматривать не результат каждого конкретного опыта, а общее число появлений событий , , …, Аr. Рассмотрим случай с двумя возможными исходами опытов, т.е. в результате каждого опыта событие A появляется с вероятностью р и не появляется с вероятностью q=1-p. Вероятность P(n,k) того, что в последовательности из n опытов интересующее нас событие произойдет ровно k раз (безразлично, в какой последовательности), равна (формула Бернулли) .
Ф-ла Пуассона: При больших n малых, при малых вер-й используется приближение к ф-ле Бернулли – ф-ла Пуассона. , .
Локальная теорема Муавра-Лапласа: Если вероятность появления события А в каждом из n (n ) независимых испытаний равна одной и той же постоянной р=const (0<р<1), то вероятность того, что во всех этих испытаниях событие А появится ровно k раз, приближенно вычисляется формулой: , где , —кривая Гаусса. Таблицы значений функции даны в приложениях к учебникам по теории вероятностей.
Интегральная теорема Муавра-Лапласа: Пусть вероятность появления события А в каждом из n (n→∞) независимых испытаний равна одной и той же постоянной р (0<р<1), то вероятность того, что во всех этих испытаниях событие А появится не менее и не более раз, приближенно вычисляется формулой:
, где – ф-я Лапласа, ,
Значения аргументов функции Лапласа для х Î[0,5] даны в приложениях к учебникам по теории вероятностей (Приложение 2 настоящего методического пособия), для x>5 F(x)=1/2.Функция нечетная - F(x)= F(-x).
Дата добавления: 2015-07-10; просмотров: 179 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Теоремы сложения и умножения вер-й. Формула полной вер-ти. Ф-ла Байеса. | | | Дискретная случайная величина. Закон распределения дискретной случайной величины. Ряд распределения, полигон, ф-я распределения. |