Задачи для самостоятельного решения

Методы математической статистики

Повторные независимые испытания. Формула Бернулли.

Рассмотрим случай многократного повторения одного и того же испытания или случайного эксперимента. Результат каждого испытания будем считать не зависящим от того, какой результат наступил в предыдущих испытаниях. В качестве результатов или элементарных исходов каждого отдельного испытания будем различать лишь две возможности:

1) появление некоторого события А;

2) появление события , (события, являющегося дополнением А)

Пусть вероятность P(A) появления события А постоянна и равна p (0<.p<1). Вероятность P() события  обозначим через q: P() = 1– p=q.

Примерами таких испытаний могут быть:

1) подбрасывание монеты: А – выпадение герба;   – выпадение цифры.

 P(A) = P() = 0,5.

2) бросание игральной кости: А – выпадение количества очков, равного пяти,  выпадение любого количества очков кроме пяти.

 P(A) =1/6, P() =5/6.

3) извлечение наудачу из урны, содержащей 7 белых и 3 черных шара, одного шара (с возвращением): А – извлечение белого шара,   – извлечение черного шара

 P(A) = 0,7; P() = 0,3

Пусть произведено n испытаний, которые мы будем рассматривать как один сложный случайный эксперимент. Составим таблицу из n клеток, расположенных в ряд, пронумеруем клетки, и результат каждого испытания будем отмечать так: если в i-м испытании событие А произошло, то в i-ю клетку ставим цифру 1, если событие А не произошло (произошло событие ), в i-ю клетку ставим 0.

Если, например, проведено 5 испытаний, и событие А произошло лишь во 2 -м и 5-м испытаниях, то результат можно записать такой последовательностью нулей и единиц: 0; 1; 0; 0; 1.

Каждому возможному результату n испытаний будет соответствовать последовательность n цифр 1 или 0, чередующихся в том порядке, в котором появляются события A и  в n испытаниях, например:

 1; 1; 0; 1; 0; 1; 0; 0; ... 0; 1; 1; 0

 14444442444443

 n цифр

Всего таких последовательностей можно составить   (это читатель может доказать сам).

Так как испытания независимы, то вероятность P каждого такого результата определяется путем перемножения вероятностей событий A и   в соответствующих испытаниях. Так, например, для написанного выше результата найдем

 P = p×p×q×p×q×p×q×q×...×q×p×p×q

Если в написанной нами последовательности единица встречается х раз (это значит, что нуль встречается  x раз), то вероятность соответствующего результата будет pnqn-x  независимо от того, в каком порядке чередуются эти x единиц и nx нулей.

Все события, заключающиеся в том, что в n испытаниях событие A произошло x раз, а событие  произошло n-x раз, являются несовместными. Поэтому для вычисления вероятности объединения этих событий (или суммы этих событий), нужно сложить вероятности всех этих событий, каждая из которых равна pnqn-x . Всего таких событий можно насчитать столько, сколько можно образовать различных последовательностей длины n, содержащих x цифр "1" и nx цифр "0". Таких последовательностей получается столько, сколькими способами можно разместить x цифр "1" (или  x цифр "0") на n местах, то есть число этих последовательностей равно

Отсюда получается формула Бернулли:

 Pn(x) =

Сформулированные условия проведения испытаний иногда называются "схемой повторных независимых испытаний" или "схемой Бернулли"

Число x появления события A в n повторных независимых испытаниях называется частотой.

Пример. Из урны, содержащей 2 белых и 6 черных шаров, наудачу выбирается с возвращением 5 раз подряд один шар. Подсчитать вероятность того, что 4 раза появится белый шар.

В приведенных выше обозначениях n=8; p=1/4; q=3/4; x=5. Искомую вероятность вычисляем по формуле Бернулли:

1. Каждый день акции корпорации АВС поднимаются в цене или падают в цене на один пункт с вероятностями соответственно 0,75 и 0,25. Найти вероятность того, что акции после шести дней вернутся к своей первоначальной цене. Принять условие, что изменения цены акции вверх и вниз – независимые события.

Решение. Для того, чтобы акции вернулись за 6 дней к своей первоначальной цене, нужно, чтобы за это время они 3 раза поднялись в цене и три раза опустились в цене. Искомая вероятность рассчитывается по формуле Бернулли

Математическое ожидание дискретной случайной величины.

Пусть задан закон распределения случайной величины x.

Математическая статистика - наука о математических методах систематизации и использования статистических данных для осуществления научно обоснованных прогнозов и практических рекомендаций.
Порно, игра дьявольский блэкджек онлайн.
Классическое определение вероятности