Незалежні випробування

Курсова робота



з дисциплини: Теорема ймовірності

на тему: Незалежні випробування


Введення



При практичному застосуванні теорії ймовірностей часто доводиться зустрічатися із задачами, у яких те саме випробування повторюється неодноразово. У результаті кожного випробування може з'явитися або не з'явитися деяка подія А, причому нас не цікавить результат кожного окремого випробування, а загальне число появ події А в результаті серії досвідів. Наприклад, якщо виробляється група пострілів по однієї й тій же меті, нас, як правило, не цікавить результат кожного пострілу, а загальне число влучень. У подібних задачах потрібно вміти визначати ймовірність будь-якого заданого числа появ події в результаті серії досвідів. Такі задачі й будуть розглянуті. Вони вирішуються досить просто у випадку, коли випробування є незалежними.

Визначення. Випробування називаються незалежними, якщо ймовірність того або іншого результату кожного з випробувань не залежить від того, які результати мали інші випробування.

Наприклад, кілька кидань монети являють собою незалежні випробування.


1. Формула Бернуллі



Нехай зроблено два випробування(n=2). У результаті можливе настання одного з наступних подій: 

Відповідні ймовірності даних подій такі: .

 або  - настання події тільки в одному випробуванні.

 - імовірність настання події два рази.

 - імовірність настання події тільки один раз.

 - імовірність настання події нуль раз.

Нехай тепер n=3. Тоді можливе настання одного з наступних варіантів подій:



.



Відповідні ймовірності рівні .

Очевидно, що отримані результати при n=2 і n=3 є елементами



и.



Тепер допустимо, зроблено n випробувань. Подія А може наступити n раз, 0 разів, n-1 раз і т.д. Напишемо подію, що складається в настанні події А m раз








Необхідно знайти число випробувань, у яких подія А наступить m раз. Для цього треба знайти число комбінацій з n елементів, у яких А повторюється m раз, а  n-m раз.







 - імовірність настання події А.



(1)



Остання формула називається формулою Бернуллі і являє собою загальний член розкладання :



.



З формули (1) видно, що її зручно використовувати, коли число випробувань не занадто велике.

Приклади

№1. Кидається монета 7 разів. Знайти ймовірність настання орла три рази.

Рішення.



n=7, m=3





.


№2. Щодня акції корпорації АВС піднімаються в ціні або падають у ціні на один пункт із ймовірностями відповідно 0,75 і 0,25. Знайти ймовірність того, що акції після шести днів повернуться до своєї первісної ціни. Прийняти умову, що зміни ціни акції нагору й долілиць - незалежні події.

Рішення. Для того, щоб акції повернулися за 6 днів до своєї первісної ціни, потрібно, щоб за цей час вони 3 рази піднялися в ціні й три рази опустилися в ціні. Шукана ймовірність розраховується по формулі Бернуллі







№3. Мотори багатомоторного літака виходять із ладу під час польоту незалежно один від іншого з імовірністю р. Багатомоторний літак продовжує летіти, якщо працює не менш половини його моторів. При яких значеннях р двомоторний літак надійніше чотиримоторного літака?

Рішення. Двомоторний літак терпить аварію, якщо відмовляють обоє його мотора. Це відбувається з імовірністю р2. Чотиримоторний літак терпить аварію, якщо виходять із ладу всі 4 мотори а це відбувається з імовірністю р4, або виходять із ладу три мотори з 4-х. Імовірність останньої події обчислюється по формулі Бернуллі: . Щоб двомоторний літак був надійніше, ніж чотиримоторний, потрібно, щоб виконувалася нерівність



р2<р4+4p3(1–p)



Ця нерівність зводиться до нерівності (3 р-р-1)( р-р-1)<0. Другий співмножник у лівій частині цієї нерівності завжди негативний (за умовою задачі). Отже, величина 3 р-р-1 повинна бути позитивної, звідки треба, що повинне виконуватися умову р>1/3. Слід зазначити, що якби ймовірність виходу з ладу мотора літака перевищувала одну третину, сама ідея використання авіації для пасажирських перевезень була б дуже сумнівною.

№4. Бригада з десяти чоловік іде обідати. Є дві однакові їдальні, і кожний член бригади незалежно один від іншого йде обідати в кожну із цих їдалень. Якщо в одну з їдалень випадково прийде більше відвідувачів, чим у ній є місць, то виникає черга. Яке найменше число місць повинне бути в кожній з їдалень, щоб імовірність виникнення черги була менше 0,15?

Рішення. Рішення задачі прийде шукати перебором можливих варіантів. Спочатку помітимо, що якщо в кожній їдальні по 10 місць, то виникнення черги неможливо. Якщо в кожній їдальні по 9 місць, то черга виникне тільки у випадку, якщо всі 10 відвідувачів потраплять в одну їдальню. З умови задачі треба, що кожний член бригади вибирає дану їдальню з імовірністю 1/2. Виходить, усі зберуться в одній їдальні з імовірністю 2(1/2)10=1/512. Це число багато менше, ніж 0,15, і варто провести розрахунок для їдалень. Якщо в кожній їдальні по 8 місць, то черга виникне, якщо всі члени бригади прийдуть в одну їдальню, імовірність цієї події вже обчислена, або 9 чоловік підуть в одну їдальню, а 1 чоловік вибере іншу їдальню. Імовірність цієї події розраховується за допомогою формули Бернуллі . Таким чином, якщо в їдальнях по 8 місць, то черга виникає з імовірністю 11/512, що поки ще менше, ніж 0,15. Нехай тепер у кожній з їдалень по 7 місць. Крім двох розглянутих варіантів, у цьому випадку черга виникне, якщо в одну з їдалень прийде 8 чоловік, а в іншу 2 чоловік. Це може відбутися з імовірністю .

Виходить, у цьому випадку черга виникає з імовірністю 56/512=0,109375<0,15. Діючи аналогічним образом, обчислюємо, що якщо в кожній їдальні 6 місць, то черга виникає з імовірністю 56/512+120/512=176/512=0,34375. Звідси одержуємо, що найменше число місць у кожній їдальні повинне рівнятися семи.

№5. В урні 20 білих і 10 чорних куль. Вийняли 4 кулі, причому кожну вийняту кулю повертають в урну перед добуванням наступні й кулі в урні перемішують. Знайти ймовірність того, що із чотирьох вийнятих куль виявиться 2 білих.

Рішення. Подія А – дістали білу кулю. Тоді ймовірності



, .



По формулі Бернуллі необхідна ймовірність дорівнює



.



№6. Визначити ймовірність того, що в родині, що має 5 дітей, буде не більше трьох дівчинок. Імовірності народження хлопчика й дівчинки передбачаються однаковими.

Рішення. Імовірність народження дівчинки



, тоді .



Знайдемо ймовірності того, що в родині немає дівчинок, народилася одна, дві або три дівчинки:

бернуллі формула лаплас ймовірність

, ,

, .


Отже, шукана ймовірність



.



№7. Серед деталей, оброблюваних робітником, буває в середньому 4% нестандартні. Знайти ймовірність того, що серед узятих на випробування 30 деталей дві будуть нестандартними.

Рішення. Тут досвід полягає в перевірці кожної з 30 деталей на якість. Подія А - "поява нестандартної деталі", його ймовірність , тоді . Звідси по формулі Бернуллі знаходимо



.



№8. При кожному окремому пострілі зі знаряддя ймовірність поразки мети дорівнює 0,9. Знайти ймовірність того, що з 20 пострілів число вдалих буде не менш 16 і не більше 19.

Рішення. Обчислюємо по формулі Бернуллі:







№9. Незалежні випробування тривають доти, поки подія А не відбудеться k раз. Знайти ймовірність того, що буде потрібно n випробувань (n і k), якщо в кожному з них .

Рішення. Подія В – рівно n випробувань до k-го появи події А – є добуток двох наступних подій:

D – в n-ом випробуванні А відбулося;

С – у перші (n–1)-ом випробуваннях А з'явилося (до-1) раз.

Теорема множення й формула Бернуллі дають необхідну ймовірність:



.



№10. З n акумуляторів за рік зберігання k виходить із ладу. Вибирають m акумуляторів. Визначити ймовірність того, що серед них l справних n = 100, k = 7, m = 5, l = 3.

Рішення: Маємо схему Бернуллі з параметрами p=7/100=0,07 (імовірність того, що акумулятор вийде з ладу), n = 5 (число випробувань), k = 5-3 =2 (число "успіхів", несправних акумуляторів). Будемо використовувати формулу Бернуллі (імовірність того, що в n випробуваннях подія відбудеться k раз).







Одержуємо







№11. Пристрій, що складається з п'яти незалежно працюючих елементів, включається за час Т. Імовірність відмови кожного з них за цей час дорівнює 0,2. Знайти ймовірність того, що відмовлять: а) три елементи; б) не менш чотирьох елементів; в) хоча б один елемент.

Рішення: Маємо схему Бернуллі з параметрами p = 0,2 (імовірність того, що елемент відмовить), n = 5 (число випробувань, тобто число елементів), k (число "успіхів", що відмовили елементів). Будемо використовувати формулу Бернуллі (імовірність того, що для n елементів відмова відбудеться в k елементах): . Одержуємо а)  - імовірність того, що відмовлять рівно три елементи з п'яти. б)  - імовірність того, що відмовлять не менш чотирьох елементів з п'яти (тобто або чотири, або п'ять). в)  - імовірність того, що відмовить хоча б один елемент (знайшли через імовірність протилежної події - жоден елемент не відмовить). 

№12. Скільки варто зіграти партій у шахи з імовірністю перемоги в одній партії, рівної 1/3, щоб число перемог було дорівнює 5?

Рішення: Число перемог k визначається з формули  Тут p =1/3 (імовірність перемоги), q = 2/3 (імовірність програшу), n - невідоме число партій. Підставляючи даного значення, одержуємо:







Одержуємо, що n = 15, 16 або 17.



2. Локальна формула Муавра-Лапласа



Легко бачити, що користуватися формулою Бернуллі при більших значеннях n досить важко, тому що формула вимагає виконання дій над величезними числами. Природно, виникає питання: чи не можна обчислити ймовірність, що цікавить нас,, не прибігаючи до формули Бернуллі.

В 1730 р. інший метод рішення при p=1/2 знайшов Муавр; в 1783 р. Лаплас узагальнив формулу Муавра для довільного p, відмінного від 0 і 1.

Ця формула застосовується при необмеженому зростанні числа випробувань, коли ймовірність настання події не занадто близька до нуля або одиниці. Тому теорему, про яку мова йде, називають теоремою Муавра-Лапласа.

Теорема Муавра-Лапласа. Якщо ймовірність p появи події А в кожному випробуванні постійне й відмінна від нуля й одиниці, то ймовірність  того, що подія А з'явиться в n випробуваннях рівно k раз, приблизно дорівнює(тим точніше, чим більше n) значенню функції





При .



Є таблиці, у яких поміщені значення функції



,



відповідним позитивним значенням аргументу x(див. додаток 1). Для негативних значень аргументу користуються тими ж таблицями, тому що функція  парна, тобто .

Отже, імовірність того, що подія A з'явиться в n незалежних випробуваннях рівно k раз, приблизно дорівнює



,

де .


№13. Знайти ймовірність того, що подія А наступить рівно 80 разів в 400 випробуваннях, якщо ймовірність появи цієї події в кожному випробуванні дорівнює 0,2.

Рішення. За умовою n=400; k=80; p=0,2; q=0,8. Скористаємося формулою Лапласа:



.



Обчислимо обумовлене даними задачі значення x:



.



По таблиці додатка 1 знаходимо .

Шукана ймовірність



.



№14. Імовірність поразки мішені стрільцем при одному пострілі p=0,75.

Знайти ймовірність того, що при 10 пострілах стрілок уразить мішень 8 разів.

Рішення. За умовою n=10; k=8; p=0,75; q=0,25.

Скористаємося формулою Лапласа:



.


Обчислимо обумовлене даними задачі значення x:



.



По таблиці додатка 1 знаходимо







Шукана ймовірність



.



№15. Знайти ймовірність того, що подія А наступить рівно 70 разів в 243 випробуваннях, якщо ймовірність появи цієї події в кожному випробуванні дорівнює 0,25.

Рішення. За умовою n=243; k=70; p=0,25; q=0,75. Скористаємося формулою Лапласа:



.



Знайдемо значення x:



.



По таблиці додатка 1 знаходимо



.


Шукана ймовірність



.



№16. Знайти ймовірність того, що подія А наступить 1400 разів в 2400 випробуваннях, якщо ймовірність появи цієї події в кожному випробуванні дорівнює 0,6.

Рішення. За умовою n=2400; k=1400; p=0,6; q=0,4. Як і в попередньому прикладі, скористаємося формулою Лапласа:







Обчислимо x:



.



По таблиці додатка 1 знаходимо







Шукана ймовірність



.




3. Формула Пуассона



Ця формула застосовується при необмеженому зростанні числа випробувань, коли ймовірність настання події досить близька до 0 або 1.



,

.



Доказ.





.

.



У такий спосіб одержали формулу:



.



Приклади

№17. Імовірність виготовлення негідної деталі дорівнює 0,0002. Знайти ймовірність того, що серед 10000 деталей тільки 2 деталі будуть негідними.

Рішення. n=10000; k=2; p=0,0002. 



.


№18. Імовірність виготовлення бракованої деталі дорівнює 0,0004. Знайти ймовірність того, що серед 1000 деталей тільки 5 деталі будуть бракованими.

Рішення. n=1000; k=5; p=0,0004.







Шукана ймовірність



.



№19. Імовірність виграшу лотереї дорівнює 0,0001. Знайти ймовірність того, що з 5000 спроб виграти вдасться 3 рази.

Рішення. n=5000; k=3; p=0,0001.







Шукана ймовірність



.



4. Теорема Бернуллі про частоту ймовірності



Теорема. Імовірність того, що в n незалежних випробуваннях, у кожному з яких імовірність появи події дорівнює p, абсолютна величина відхилення відносної частоти появи події від імовірності появи події не перевищить позитивного числа , приблизно дорівнює подвоєної функції Лапласа при :



.



Доказ. Будемо вважати, що виробляється n незалежних випробувань, у кожному з яких імовірність появи події А постійна й дорівнює p. Поставимо перед собою задачу знайти ймовірність того, що відхилення відносної частоти  від постійної ймовірності p по абсолютній величині не перевищує заданого числа . Інакше кажучи, знайдемо ймовірність здійснення нерівності



. (*)



Замінимо нерівність (*) йому рівносильними:



.



Множачи ці нерівності на позитивний множник , одержимо нерівності, рівносильні вихідному:



.


Тоді ймовірність знайдемо в такий спосіб:



.



Значення функції  перебуває по таблиці(див. додаток 2).

Приклади

№20. Імовірність того, що деталь не стандартна, p=0,1. Знайти ймовірність того, що серед випадково відібраних 400 деталей відносна частота появи нестандартних деталей відхилиться від імовірності p=0,1 по абсолютній величині не більш, ніж на 0,03.

Рішення. n=400; p=0,1; q=0,9; =0,03. Потрібно знайти ймовірність . Користуючись формулою



,



маємо



.



По таблиці додатка 2 знаходимо . Отже, . Отже, шукана ймовірність дорівнює 0,9544.

№21. Імовірність того, що деталь не стандартна, p=0,1. Знайти, скільки деталей треба відібрати, щоб з імовірністю, рівної 0,9544, можна було затверджувати, що відносна частота появи нестандартних деталей(серед відібраних) відхилиться від постійної ймовірності p по абсолютній величині не більше ніж на 0,03.

Рішення. За умовою, p=0,1; q=0,9; =0,03; . Потрібно знайти n. Скористаємося формулою



.



У силу умови







Отже,







По таблиці додатка 2 знаходимо . Для відшукання числа n одержуємо рівняння . Звідси шукане число деталей n=400.

№22. Імовірність появи події в кожному з незалежних випробувань дорівнює 0,2. Знайти, яке відхилення відносної частоти появи події від його ймовірності можна чекати з імовірністю 0,9128 при 5000 випробуваннях.

Рішення. Скористаємося тією же формулою, з якої треба:



.


Література



1. Гмурман Е.В. Теорія ймовірностей і математична статистика. – К., 2003

2. Гмурман Е.В. Керівництво до рішення задач по теорії ймовірностей і математичній статистиці. – К., 2004.

3. Гнеденко Б.В. Курс теорії ймовірностей. – К., 2007.

4. Колемаєв В.А., Калініна В.Н., Соловйов В.И., Малихин В.І., Курочкин О.П. Теорія ймовірностей у прикладах і задачах. – К., 2004.

5. Вентцель Е.С. Теорія ймовірностей. – К., 2004


Додатки



Додаток 1



Таблиця значень функції 







0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1.6

1109

1092

1074

1057

1040

1023

1006

0989

0973

0957

1.7

0940

0925

0909

0893

0878

0863

0648

0833

0818

0804

1.8

0790

0775

0761

0748

0734

0721

0707

0694

0681

0669

1.9

0656

0644

0632

0620

0608

0596

0584

0573

0562

0551

2,0

0540

0529

0519

0508

0498

0488

0478

0468

0459

0449

2.1

0440

0431

0422

0413

0404

0396

0387

0379

0371

0363

2.2

0355

0347

0339

0332

0325

0317

0310

0303

0297

0290

2.3

0283

0277

0270

0264

0258

0252

0246

0241

0235

0229

2,4

0224

0219

0213

0208

0203

0198

0194

0189

0184

0180

2.5

0175

0171

0167

0163

0158

0154

0151

0147

0143

0139

2.6

0136

0132

0129

0126

0122

0119

0116

0113

0110

0107

2,7

0104

0101

0099

0096

0093

0091

0088

0086

0084

0081

2,8

0079

0077

0075

0073

0071

0069

0067

0065

0063

0061

2.9

0060

0058

0056

0055

0053

0051

0050

0048

0047

0043

3,0

0044

0043

0042

0040

0039

0038

0037

0036

0035

0034

3,1

0033

0032

0031

0030

0029

0028.

0027

0026

0025

0025

3,2

0024

0023

0622

0022

0021

0020

0020

0019

0018

0018

3,3

0017

0017

0016

0016

0015

0015

0014

0014

0013

0013

3,4

0012

0012

0012

0011

0011

0010

0010

0010

0009

0009

3,5

0009

0008

0008

0008

0008

0007

0007

0007

0007

0006

3,6

0006

0006

0006

0005

0005

0005

0005

0005

0005

0004

3,7

0004

0004

0004

0004

0004

0004

0003

0003

0003

0003

3,8

0003

0003

0003

0003

0003

0002

0002

0002

0002

0002

3,9

0002

0002

0002

0002

0002

0002

0002

0002

0001

0001




Додаток 2



Таблиця значень функції 

x



x



x



x



0900

0,0000

0,32

0,1255

0,64

0,2389 

0,96

0,3315

0,01

0,0040

0,33

0,1293

0,65

0,2422

0,97

0,3340

0,02

0,0080

0,34

0,1331

0,66

0,2454

0,98

0,3365

0,03

0,0120

0,35

0,1368

0,67

0,2486

0.99

0,3389

0,04

0,0160

0,36

0,1406

0,68

0,2517

1,00

0,3413

0,05

0,0199

0,37

0,1443

0,69

0,2549

1,01

0,3438

0,06

0,0239

0,38

0,1480

0,70

0,2580

1,02

0,3461

0,07

0,0279

0,39

0,1517

0,71

0,2611

1,03

0,3485

0,08

0,0319

0,40

0,1554

0,72

0,2642

1,04

0,3508

0,09

0,0359

0,41

0,1591

0,73

0,2673

1,05

0,3531

0,10

0,0398

0,42

0,1628

0,74

0,2703

1,06

0,3554

0,11

0,0438

0,43

0,1664

0,75

0,2734

1,07

0,3577

0,12

0,0478

0,44

0,1700

0,76

0,2764

1,08

0,3599

0,13

0,0517

0,45

0,1736

0,77

0,2794

1.09

0,3621

0,14

0,0557

0,46

0,1772

0,78

0,2823

1.10

0,3643

0,15

0,0596

0,47

0,1808

0,79

0,2852

3665

0,3665

0,16

0,0636

0,48

0,1844

0,80

0,2881

3686

0,3686

0,17

0,0675

0,49

01879

0,81

0,2910

1,13

0,3708.

0,18

0,0714

0,50

0,1915

0,82

0,2939

1,14

0,3729

0,19

0,0753

0,51

0,1950

0,83

0,2967

1,15

0,3749

0,20

0,0793

0,52

0,1985

0,84

0,2995

1,16

0,3770

0,21

0,0832

0,53

0,2019

0,85

0,3023

1,17

0,3790

0,22

0,0871

0,54

0,2054

0,86

0,3051

1,18

0,3810

0,23

0,0910

0,55

0,2088

0,87

0,3078

1,19

0,3830

0,24

0,0948

0,56

0,2123

0,88

0,3106

1,20

0,3849

0,25

0,0987

0,57

0,2157

0,89

0,3133

1.21

0,3869

0,26

0,1026

0,58

0,2190

0,90

0,3159

1,22

0/3883

0,27

0,1064

0,59

0,2224

0,91

0,3186

1,23

0,3907

0,28

0,1103

0,60

0,2257

0,92

0,3212

1.24

0,3925

0,29

0,1141

0,61

0,2291

0,93

0,3238

1,25

0,3944

0,30

0,1179

0,62

0,2324

0,94

0,3264





0,31

0,1217

0,63

0,2357

0,95

0,3289












x



x

  

x



x



1,26

0,3962

1,59

0,4441

1,92

0,4726

2,50

0,4938

1,27

0,3980

1,60

0,4452

1,93

0,4732

2,52

0,4941

1,28

0,3997

1,61

0,4463

1,94

0,4738

2,54

0,4945

1,29

0.4015

1,62

0,4474

1,95

0,4744

2,56

0,4948

1,30

0,4032

1,63

0.4484

1.96

0,4750

2,58

0,4951

1,31

0,4049

1,64

0,4495

1,97

0,4756

2,60

0,4953

1,32

0.4066

1,65

0,4505

1,98

0,4761

2,62

0,4956

1,33

0,4082

1,66

0,4515

1,99

0,4767

2,64

0,4959

1,34

0.4099

1,67

0.4525

2.00

0,4772

2,66

0,4961

1.3S

0.4115

1,68

0,4535

2,02

0,4783

2,68

0,4963

1,36

0.4131

1,69

0,4545

2,04

0,4793

2,70

0,4965

1,37

0.4147

1,70

0,4554

2,06

0,4803

2,72

0,4967

1,38

0.4162

1.71

0,4564

2,08

0,4812

2,74

0,4969

1,39

0.4177

1,72

0,4573

2,10

0,4821

2,76

0,4971

1.40

0,4192

1,73

0,4582

2,12

0,4830

2,78

0,4973

1.41

0,4207

1.74

0,4591

2,14

0,4838

2,80

0,4974

1.42

0.4222

1,75

0.4599

2,16

0,4846

2,82

0,4976

1.43

0.4236

1,76

0,4608

2,18

0,4854

2,84

0,4977

1.44

0,4251

1.77

0,4616

2,20

0,4861

2,86

0,4979

1,45

0.4265

1,78

0.4625

2,22

0,4868

2,88

0,4980

1.46

0,4279

1,79

0,4633

2,24

0,4875

2,90

0,4981

1.47

0,4292

1,80

0,4641

2,26

0,4881

2,92

0,4982

1,48

0,4306

1.81

0,4649

2,28

0,4887

2,94

0,4984

1,49

0.4319

1,82

0,4656

2,30

0,4893

2,96

0,4985

1.50

0,4332

1,83

0,4664

2,32

0,4898

2.98

0,4986

1,51

0,4345

1,84

0,4671

2,34

0,4904

3,00

0,49865

1.52

0,4357

1,85

0,4678

2,36

0,4909

3,20

0,49931

1.53

0,4370

1,86

0,4686

2,38

0,4913

3.40

0,49966

1.54

0,4382

1,87

0,4693

2,40

0,4918

3,60

0,49984

1,55

0,4394

1.88

0,4699

2,42

0,4922

3,80

0,49992

1.S6

0,4406

1.89

0,4706

2,44

0,4927

4,00

0,49996

1,57

0,4418

1,90

0,4713

2,46

0,4931

4,50

0,49999

1,58

0,4429

1,91

0,4719

2,48

0,4934

5,00

0,49999