10955

Повторение испытаний (Схема Бернулли)

Лекция

Математика и математический анализ

Повторение испытаний Схема Бернулли Если производится несколько испытаний опытов причем вероятность события в каждом испытании не зависит от исходов других испытаний то такие испытания называются независимыми относительно события . В схеме Я. Бернулли рассматр

Русский

2013-04-03

90.31 KB

50 чел.

Повторение испытаний (Схема Бернулли)

Если производится несколько испытаний (опытов), причем вероятность события  в каждом испытании не зависит от исходов других испытаний, то такие испытания называются независимыми относительно события .

В схеме Я. Бернулли рассматривается серия, состоящая из  независимых испытаний, каждое из которых имеет лишь две исхода: наступление какого-то события  (успех) или его не наступление (неудача). Причем вероятность успеха при одном испытании равна
– постоянна и не зависит от номера испытаний. Следовательно, вероятность неуспеха  тоже постоянна.

Поставим своей задачей вычислить вероятность того, что при  испытаниях событие  осуществится ровно  раз и, следовательно, не осуществится  раз (см. рис.):

По теореме умножения вероятностей независимых событий искомая вероятность будет равна:

  (5.1)

Однако интересующее нас событие ( успехов при  опытах) может произойти не только одним способом. Число возможных вариантов (комбинаций) выборки k элементов из n вычисляется по формуле:

Окончательно получим:

   (5.2)

Это и есть формула Бернулли (Биномиальное распределение). Вспомним формулу бинома Ньютона:

   (5.3)

Отсюда, и непосредственно из формулы Бернулли (5.2) следует:

(5.4)

Очевидно этот же результат получится, если вспомнить, что для
получим полную группу событий, вероятность которой равна 1.

ПРИМЕР 1:  В семье 10 детей. Считая, что вероятность рождения мальчика равна 0.5, найдем вероятность того, что в семье имеются 0, 1, ..., 10 мальчиков.

РЕШЕНИЕ: Отметим, что в силу предположения  и равенства  имеют место равенства:  Отсюда получим:

В многодетной семье с десятью детьми мальчиков и девочек будет поровну с вероятностью ~ 0.25. Вероятность того, что в семье будут дети одного пола (мальчики или девочки) – чуть меньше одной пятисотой.

Введем следующее обозначение, пусть  означает вероятность того, что в  испытаниях схемы Бернулли успех наступит не менее чем  раз, и не более чем  раз . Т.к. события, соответствующие различному числу успехов попарно несовместны, то имеет место формула:

   (5.5)

Вероятность  того, что в результате n испытаний, успех наступит хотя бы один раз, вычисляется по формуле:

  (5.6)

На рис.5.1 приведен типичный график биномиального распределения для

Необходимо найти  наивероятнейшее число успехов, т.е. такое , вероятность которого максимальна.

Запишем условия максимума вероятности:

Рис. 5.1. График вероятностей биномиального распределения (p=0.5; n=20)

Запишем неравенства  и  в явном виде:

  1.  

;

  1.  

;

Учитывая оба неравенства, окончательно получим:

.     (5.7)

В  испытаниях схемы Бернулли с вероятностью успеха  наиболее вероятным числом успехов является

  1.  единственное число  если число  не целое;
  2.  два числа  и , если число  целое;

При достаточно большом числе испытаний ( из выражения (5.7) получим – (вспомним частотное определение вероятности).

При больших значениях  наиболее вероятная относительная частота успеха совпадает (равна) вероятности успеха при одном испытании.

ПРИМЕР 2:  Вероятность того, что расход электроэнергии на продолжении одних суток не превышает установленной нормы, равна . Найти вероятность того, что в ближайшие 6 суток расход электроэнергии в течение 4 суток не превысит нормы.

РЕШЕНИЕ: Вероятность нормального расхода . Вероятность перерасхода . Искомая вероятность по формуле Бернулли:

Рассмотрим обобщение схемы Бернулли.

Производим  независимых испытаний, каждое из которых имеет  
попарно несовместных и единственно возможных исходов, которые обозначим  События  составляют полную группу событий. Вероятности наступления каждого события  в общем случае различны и удовлетворяют условию . В этих условиях для произвольно заданных целых неотрицательных чисел  таких, что , определим вероятность  того, что при
 испытаниях исход  наступит ровно  раз, исход   раз и т.д., исход  произойдет  раз:

  (5.8)

Это и есть полиномиальное распределение.

ПРИМЕР 3:  Игральная кость подбрасывается 15 раз. Какова вероятность события – выпало ровно десять шестерок и три единицы?

РЕШЕНИЕ: Вероятности выпадения шестерки и единицы равны , а вероятность третьего исхода (выпали любые другие грани) равна . Тогда вероятность получить 10 шестерок, 3 единицы и 2 других очка равна:

Теорема Пуассона (Закон редких событий)

Формула Бернулли удобна для вычисления лишь при сравнительно небольшом числе испытаний  При больших значениях  пользоваться этой формулой неудобно. Еще большая проблема возникает, если в схеме Бернулли число испытаний велико, а вероятность успеха мала.

Пусть  так, что  Тогда для любого  вероятность получить  успехов в  испытаниях схемы Бернулли с вероятностью успеха  стремится к величине

  (5.9)

При решении конкретных задач понятия число испытаний - велико и вероятность успеха - мала – субъективные. В этом случае можно воспользоваться оценкой погрешности формулы Пуассона:

 (5.10)

ПРИМЕР 3:  На предприятии изготовлено и отправлено заказчику 100 000 бутылок пива. Вероятность того, что бутылка может оказаться битой, равна 0.0001. Какова вероятность того, что в отправленной партии будет ровно три битых бутылки?

РЕШЕНИЕ: Воспользуемся формулой Пуассона, учитывая, что

По формуле (5.10) вычислим погрешность, которая не превышает , т.о. искомая вероятность не превысит 0.0085.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

26491. Многокритериальные задачи принятия решения 18.13 KB
  Смысл обоих подходов состоит в том что один из критериев оценки альтернатив переводится в ограничение. В ряде случаев можно использовать отношение двух указанных критериев. Третий подход к синтезу критериев стоимости и эффективности приводит к построению паретовского множества. Парето развивая исследования эджварда ввел в экономику понятия оптимальности для случая нескольких критериев.
26492. Принятие решений в задачах с детерминированными целочисленными параметрами 24.47 KB
  Первая категория – задачи с неделимостями. Вторая категория – комбинаторные задачи. задачи теории расписаний упорядочение планирование согласование. Третья категория – задачи сводящиеся к задачам дискретного программирования.
26493. Основные понятия теории расписаний 29.8 KB
  Задачи теории расписаний делятся на детерминированные и стохастические. К детерминированным задачам теории расписаний относятся задачи упорядочения планирования и согласования. В этом случае задачи детерминированного календарного планирования сводятся к задачам упорядочения. В некоторых классификациях к задачам теории расписания могут быть отнесены например задачи распределения в которых множество работ с заданными временными характеристиками необходимо распределить по приборам у которых заранее установлены параметры производительности.
26494. Применение метода динамического программирования в задачах принятия решений 26.55 KB
  Концептуально динамическое программирование применяется для анализа систем которые характеризуются следующими признаками: процесс функционирования системы включает последовательные этапы текущие этапы i конечный этап m. предполагается что для системы выполняется принцип отсутствия последействия. Суть этого принципа заключается в том что состояние Si зависит только от состояния системы на предыдущем этапе то есть на Si1 а так же зависит от управляющего воздействия Ui. И не зависит от предыдущих состояний системы и предыдущих...
26495. Основные типы вероятностных задач и критериев оценки решения 30.14 KB
  Например допустим рассматривается детерминированная система на вход которой через равные промежутки времени Т1 поступают работы.ожидания времени простоя на стоимость 1ой единицы времени их работы зарплата отнесенная к суммарному фонду рабочего времени. 2 Математический аппарат используемый при разработке модели ПР Для конструирования вероятностных моделей ПР примем аппарат случайных процессов: Процесс называется случайным если для каждого момента времени его состояние представляет собой случайную величину. Если переходы между...
26496. Применение теории массового обслуживания в задачах принятия решений 22.61 KB
  Характеристика дисциплин обслуживания заявок. Основные задачи теории массового обслуживания состоят в следующем: вопервых в определении законов распределения количества заявок в очереди на обслуживание вовторых оптимизация пропускной способности обслуживающих приборов втретьих – определение рациональных дисциплин выбора заявок из очереди. Таким образом СМО – это концептуальная модель основными элементами которой являются источники заявок содержание заявки обслуживающие приборы очередь заявок дисциплина обслуживания заявок.
26497. Марковские модели принятия решений 2.13 MB
  Системному аналитику или управляющему алгоритму предоставлено право выбора одной из общих стратегий Z. И каждая из этих стратегий соответствует матрицам переходных вероятностей Rij где элементы матрицы задают вероятность перехода из состояния i в котором находилась система в момент времени tn1 в состояние j в следующий момент времени. Необходимо для каждого из моментов принятия решений выбрать такую последовательность общих стратегий Z которая будет обеспечивать максимальный суммарный выигрыш от функционирования системы за N этапов. Если...
26498. Модели задач принятия решений в стратегических играх 29.79 KB
  Постановка задачи в моделях матричной игры. Кроме стратегических игр различают еще статистические и позиционные игры. Позиционные игры предполагают пошаговую последовательность принятия решений причем решение принятое на первом этапе определяет множество возможных решений на последующих. Математическое описание игры предполагает четкое определение или задание следующих факторов: правила действия сторон.
26499. Статистические и позиционные игры 30.18 KB
  Принятие решений в статистических играх. принятие решений в позиционных играх. Принятие решений в статистических играх. В теории статистических решений известен ряд методик нахождения оптимального решения.