• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Біноміальний закон розподілу

Якщо ймовірність появи події у всіх незалежних випробуваннях однакова, тоді її можна знайти за формулою Бернуллі. У цьому випадку закон розподілу дискретної випадкової величини носить назву біноміального.

Означення: Біноміальним називають розподіл ймовірностей, які визначаються за формулою Бернуллі.

, де (10.1)

Закон названо біноміальним тому, що праву частину рівності (10.1) можна розглядати як загальний член розкладу бінома Ньютона

.

Запишемо біноміальний закон у вигляді таблиці

Х			. . .		. . .	0
Р			. . .		. . .

Приклад:

Монету підкинули два рази. Скласти закон розподілу дискретної випадкової величини Х – числа появи „герба”.

Рішення

Ймовірність появи „герба” при кожному киданні монети однакова і дорівнює , відповідно ймовірність випадання „числа” .

Розглянемо всі можливі значення дискретної випадкової величини .

Відповідні ймовірності знайдемо за формулою Бернуллі:

Закон розподілу дискретної випадкової величини Х має вигляд

Для біноміального розподілу справедливі наступні теореми.

Теорема: Математичне сподівання числа появи події А в п незалежних випробуваннях дорівнює добутку числа випробувань на ймовірність появи події у кожному випробуванні

. (10.2)

Доведення

Будемо розглядати дискретну випадкову величину Х – числа появи події А в п незалежних випробуваннях. Нехай:

- число появи події у першому випробуванні;

- число появи події у другому випробуванні;

.................................................................................

- число появи події у -му випробуванні.

Тоді за теоремою додавання , а ймовірність появи події

.

Оскільки події є повторними, то .

Тоді: , що і треба було довести.

Іншими словами теорему можна сформулювати: математичне сподівання біноміального розподілу з параметрами п і р дорівнює добутку п·р.

Приклад:

Ймовірність влучення в ціль при стрільбі з гармати р=0,8. Знайти математичне сподівання загального числа влучень, якщо зроблено 5 пострілів.

Рішення

Події – влучення при кожному пострілі є незалежними і повторними, тому розподіл дискретної випадкової величини Х – числа влучень при 5 пострілах з гармати є біноміальним. Тому за формулою (10.2) знайдемо середнє число влучень

.

Теорема: Дисперсія числа появи події А в п незалежних випробуваннях, в кожному з яких ймовірність р появи події однакова, дорівнює добутку числа випробувань на ймовірності появи і не появи події в одному випробуванні

. (10.3)

Доведення

Розглянемо дискретну випадкову величину Х – числа появи події А в п незалежних випробуваннях

, де - взаємно незалежні події.

Тоді, за властивістю дисперсії

,

де .

Для знаходження складових попередньої формули, складемо розподіли

Звідси,

Тоді,

.

Іншими словами, дисперсія біноміального розподілу з параметрами п і р дорівнює добутку .

Приклад:

Зроблено 10 незалежних випробувань, в кожному з яких ймовірність появи події дорівнює 0,8. Знайти дисперсію випадкової величини Х – числа появи події у цих випробуваннях.

Рішення

Знайдемо ймовірність не появи події

За формулою (10.3)

Розподіл Пуассона.

Нехай виконується п незалежних випробувань, при умові, що значення п досить велике, а ймовірність появи події А в кожному випробуванні дорівнює р і значення р є малим ( ), тоді при заданні закону розподілу для знаходження ймовірності користуються формулою Пуассона

, де (10.4)

Тоді заданий таким чином закон розподілу носить назву розподілу Пуассона.

Переглядів: 5125