Предельные теоремы в схеме Бернулли

Если n и k довольно большие

, то в таких случаях для вычисления вероятностей применяют предельные теоремы.

Теорема Пуассона.

Если число испытаний n неограниченно увеличивается, т.е.  и вероятность Р наступления события А в одном испытании уменьшается, т.е. , но при этом число , то вероятность того, что событие n наступит ровно k раз:

 - асимптотическая формула Пуассона. Ее обычно используют, когда

Некоторые электронные устройства выходят из строя, если откажет определенная микросхема. Вероятность ее отказа в течение одного часа работы устройства = 0,004. Какова вероятность того, что за 1000 часов работы придется 5 раз менять микросхему.

n=1000; p=0,004;

Если число n достаточно большое, а вероятность

Не стремится к 0, то для вычисления вероятность используются предельные формулы Муавра – Лапласа.

Интегральная теорема Муавра – Лапласа

Если вероятность Р наступления события А при независимых испытаниях постоянна и отлична от 0 и 1, то вероятность того, что при n независимых испытаниях событии А появится не менее k1 и не более k2 раз может быть найдена по приближенной формуле:

ф – функция Лапласа, значения в таблице

ф(-х)=-ф(х)

Задача.

Вероятность выпуска нестандартной лампы 0,1. Чему равна вероятность того, что в партии из 2000 ламп число стандартных не менее 1790?

p=0,9; n=2000; k1=1790; k2=2000

Среднее квадратическое отклонение дискретной случайной величины

Эта характеристика также как и дисперсия определяет рассеяние случайной величины Х вокруг ее математического ожидания. Дисперсия имеет размерность несовпадающую со значением случайной величины Х, а среднее квадратическое отклонение имеет размерность, совпадающую со значением случайной величины.

Теорема. Среднее квадратическое отклонение суммы конечного числа взаимно независимых случайных величин = корню квадратному из суммы квадратов средних квадратических отклонений этих величин.

Доказательство:

Дифференциальная функция распределения случайной величины. Свойства

 - плотность распределения вероятностей. Дифференциальная функция распределения существует только у непрерывной случайной величины.

 0 при

F(X) = k*X при

 1 при

 0 при

f(X) = k при

 1 при

 F f(X)

Чтобы найти вероятность попадания случайной величины в интервал (a; b) с помощью дифференциальной функции используют функцию

Чтобы найти интегральную функцию распределения случайной величины используют:

Свойства.

1)

2)

Комбинаторика случайная величина вероятность математический