Основи теорії ймовірностей

Наслідок 2 з теореми Я. Бернуллі.

Рівність може відрізнятись від практично достовірної події , а>0 на нескінченно малу величину. Це означає, що тобто відносна частота (частість) події А відрізняється від імовірності р події А на нескінченно малу величину, яку практично можна не враховувати.

Звідси одержуємо важливу формулу

 (9)

яка дозволяє розв'язувати багато задач.

Приклад 6. Імовірність появи події в кожному із 625 незалежних випробувань дорівнює 0,8. Знайти імовірність того, що частість появи події відхиляється від імовірності за абсолютною величиною не більш ніж на 0,04.

Р о з в' я з а н н я

За умовою прикладу n=625, р=0,8, q=1-0,8=0,2, е=0,04. Потрібно знайти За формулою (9) маємо

З таблиці значень функції Лапласа Ф(х) знаходимо Ф (2,5)=0,4938. Отже,

Таким чином, шукана імовірність наближено дорівнює 0,9876.

Відповідь: 0,9876.

Приклад 7. Імовірність появи в кожному із незалежних випробувань дорівнює 0,5. знайти число випробувань n, при якому з імовірністю 0,7698 можна чекати, що частість появи події відхиляється від її імовірності за абсолютною величиною не більше ніж на 0,02.

Р о з в' я з а н н я

За умовою задачі р=0,5, q=0,5, е=0,02,

Застосовуємо формулу (2). Тоді згідно умови одержимо

Із таблиці значень інтегральної функції Лапласа знайдемо

Отже, шукана кількість випробувань n=900.

Відповідь: n=900.

Приклад 8. Відділ технічного контролю перевіряє стандартність 900 виробів. Імовірність того, що виріб стандартний, дорівнює 0,9. Знайти з імовірністю 0,9544 межі інтервалу, що містить число m стандартних виробів серед перевірених.

Р о з в' я з а н н я

За умовою n=900, р=0,9, q=0,1,

З таблиці значень інтегральної функції Лапласа знаходимо

Отже, з імовірністю 0,9544 відхилення частоти кількості стандартних виробів від імовірності 0,9 задовольняє нерівність

З останніх співвідношень випливає, що шукане число m стандартних виробів серед 900 перевірених з імовірністю 0,9544 належить інтервалу 792 ? m ? 828.

Відповідь: 792 ? m ? 828.

5. Означення 4. Течією подій називають послідовність таких подій, які з'являються у випадкові моменти часу.

Наприклад, заява до диспетчерського пункту з викликом таксі.

Означення 5. Течія подій називається пуассонівською, якщо вона:

1. Стаціонарна, тобто залежить від кількості k появ події та часу t і не залежить від моменту свого початку;

2. Має властивість відсутності післядії, тобто імовірність появи події не залежить від появи або не появи події раніше та не вливає на найближче майбутнє;

3. Ординарна, тобто імовірність появи більше однієї події в малий проміжок часу є величина нескінченно мала у порівнянні з імовірністю появи події один раз у цей проміжок часу.

Означення 6. Середнє число л появ події А в одиницю часу називають інтенсивністю течії.

Теорема 5. Якщо течія подій пуассонівська, то імовірність появи події А k разів за час t можна знайти за формулою

(10)

де л- інтенсивність течії.

Зауваження 6. Формулу (10) іноді називають математичною моделюю простої течії подій.

Приклад 9. Середня кількість замовлень, що поступають до комбінату побутового обслуговування кожну годину, дорівнює 3. Знайти імовірність того, що за дві години поступлять

а) 5 замовлень;

б) менше 5 замовлень;

в) не менше 5 замовлень.

Р о з в' я з а н н я

Маємо просту течію подій з інтенсивністю л=3. За формулою (1) отримаємо

а)

б) Р₂(к<5)=Р₂(0)+Р₂(1)+Р₂(2)+Р₂(3)+Р₂(4)=115е^-6;

в) Р₂(к?5)=1 - Р₂(к<5)=1-115е^-6.

Відповідь: Р₂(к<5)=115е^-6, Р₂(к?5)=1-115е^-6.

Зауваження 7. Прикладами простої течії подій можуть бути: поява викликів на АТС, на пункти швидкої медичної допомоги, прибуття літаків до аеропорту або клієнтів у підприємство побутового обслуговування, серія відмов елементів або блоків приладів та інше.

ІІІ. Підсумок лекції.

Размещено на Allbest.ru