- •Глава 1
- •1. Случайные события
- •1.1. Некоторые формулы комбинаторики
- •1.2. Классическое определение вероятности. Относительная
- •1.2. Теоремы сложения и
- •1.3. Формула полной вероятности
- •Тогда нужная вероятность будет
- •1.4. Повторные независимые
- •1.5. Теоремы Муавра-Лапласа.
- •II. Случайные величины и их
- •2.1. Дискретные случайные величины
- •Совместный закон распределения величин и можно задавать таблицей
- •Используя формулу умножения вероятностей, найдем,
- •Воспользуемся совместным законом распределения, полученным в задаче 1.
- •В частности, из свойств дисперсии следует, что
- •Найдем ее математическое ожидание, дисперсию и среднеквадратичное отклонение.
- •Совместный закон распределения был найден ранее
- •6. Закон распределения Пуассона дискретной случайной величины. Этот закон определяется формулой Пуассона
- •Можно показать, что для распределения Пуассона
- •2.2. Непрерывные случайные
- •По определению
- •Воспользуемся формулой .
- •Найдем функцию распределения .
Совместный закон распределения был найден ранее
(X,Y) |
(1,1) |
(1,2) |
(2,1) |
(2,2) |
P |
1/10 |
3/10 |
3/10 |
3/10 |
Для упрощения вычислений введем случайные величины и . По первому свойству коэффициента корреляции имеем .Совместный закон распределения величин может быть легко получен из закона распределения
(X1,Y1) |
(0,0) |
(0,1) |
(1,0) |
(1,1) |
P |
1/10 |
3/10 |
3/10 |
3/10 |
Законы распределения и могут быть также легко получены по свойствам вероятностей :
, .
, .
Тогда , , .
Окончательно имеем
,
. ◄
5. Биномиальный закон распределения дискретной случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины Х, которая может принимать n+1 значение 0,1,2,…,n, описываемый формулой Бернулли , называется биномиальным. Запишем биномиальный закон в виде таблицы
Х |
0 |
1 |
2 |
… |
n |
Р |
|
|
|
… |
pn |
Определим числовые характеристики биномиального распределения. Пусть Х – число появлений события А в n испытаниях. Если обозначим через Xk – число появлений события А в k-ом испытании, то .
Закон распределения случайной величины Xk имеет вид
Xk |
0 |
1 |
Р |
q |
P |
Легко видеть, что M[Xk]=p, D[Xk]=pq. Тогда для случайной величины Х
. . .
Пример. Предприятие выпускает 90% изделий высшего сорта. Составить закон распределения случайной величины Х – числа изделий высшего сорта из трёх взятых наудачу изделий. Найти M(X), D(X), (Х).
Решение: Случайная величина Х – число изделий высшего сорта среди трёх отобранных изделий может принимать одно из значений: 0, 1, 2, 3. Вероятности этих значений вычисляются по формуле Бернулли:
. Известно, что n = 3 ; p = 0,9; q = 0,1; k= 0,1,2,3, тогда
P1(X=0) = (0,1)3 = 0,001.
P2(X=1) = C31 ∙ 0,91 ∙ 0,12 = 0,027.
P3(X=2) = C32 ∙ 0,92 ∙ 0,1 = 0,243.
P4(X=3) = 0,93 = 0,729.
Проверка:
Р= Р3(Х=0)+Р3(Х=1)+Р3(Х=2)+Р3(Х=3)= 0,001+0,027+0,243 +0,729 = 1.
Закон распределения случайной величины Х:
-
X
0
1
2
3
P
0,001
0,027
0,243
0,729
M(X), D(X), (X) случайной величины, распределённой по биноминальному закону, находятся по формулам:
M(X) = np , D(X) = npq , (X) = .
M(X) = 3 ∙ 0,9 = 2,7; D(X) = 3 ∙ 0,9 ∙ 0,1 = 0,27; (X) = = 0,53.
◄