Читайте также: |
|
Для вычисления при больших n вероятности того, что число успехов в n испытаниях Бернулли находится между m1 и m2, используется интегральная теорема Муавра–Лапласа.
Интегральная теорема Муавра – Лапласа. Если вероятность успеха в каждом испытании р, p Î(0;1) постоянна, то при n ® ¥ для любых a, b
.
На основании интегральной теоремы Муавра–Лапласа для вычисления вероятности события при больших n и npq >9 используют приближенную формулу
где .
Значения можно найти, воспользовавшись таблицами функции Лапласа , покажем это:
= ,
т.е. при больших n,
Ф(b) – Ф(а). (1)
Значения функции Лапласа приведены в таблицах для х > 0. Для того, чтобы вычислить значения функции для отрицательных х, надо воспользоваться следующей теоремой.
Теорема. Ф(x) + Ф(-x) = 1.
Доказательство: j(x) – чётная, так как j(x) = j(- x). Тогда (рис.1).
-х х
Рис. 1
Следовательно, по интегральной теореме Муавра–Лапласа
.
В некоторых источниках Ф(х) определяется как .
В этом случае Ф(–x) = –Ф(x).
Событие m1 £ m £ m2 эквивалентно событию .
Поэтому, учитывая (1) для вычисления вероятности того, что число успехов в n испытаниях Бернулли заключено в пределах от m1 до m2, можно использовать формулу
, (2)
где , .
Формула (2) хорошо работает, если n < 50. При больших значениях n лучше взять
и .
Обозначим через b вероятность того, что относительная частота наступления успеха в n испытаниях Бернулли отклонится от вероятности успеха p не более чем на e > 0, т.е. . Покажем, что при достаточно больших n с помощью интегральной теоремы Муавра–Лапласа можно определить вероятность b.
Следовательно, получим
(3)
Формула содержит четыре параметра: n, p, e, b. Если известны любые 3, то можно определить четвертый параметр.
Если известны b, e, то n можно найти по формуле
(4)
где – это квадрат числа х b, такого, что Ф (х) = .
Теорема Бернулли. Пусть m – число успехов в n испытаниях по схеме Бернулли, вероятность успеха в каждом испытании равна p, тогда
"e>0, .
Дата добавления: 2015-07-08; просмотров: 346 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Распределение Бернулли | | | Доказательство. |