Скачать презентацию
Идет загрузка презентации. Пожалуйста, подождите
Презентация была опубликована 11 лет назад пользователемЗахар Тодоров
1 Биномиальное распределение Лекция 17
2 План лекции 1.Повторные независимые испытания. Формула Бернулли. 2.Вероятность редких событий. Формула Пуассона 3.Часто встречающиеся распределения дискретных случайных величин.
3 Повторные независимые испытания. Формула Бернулли Задача: Какова вероятность появления события А при проведении серии испытаний при одних и тех же условиях? Допущения: Вероятность ожидаемого события Р(А)=р остается постоянной в каждом испытании Учитываются только два исхода: появление события А или его альтернатива Р( )=q, причем p+q=1
4 Формула Бернулли описывает вероятность появления Р n (k) события А в n независимых испытаниях k раз. с учетом, что имеем формула Бернулли
5 Пример: Согласно ГОСТу вероятность содержания лекарственных веществ в одной грануле равна 0,9. Какова вероятность того, что из 10 гранул 5 удовлетворяют нормативам?
6 Частные случаи формулы Бернулли 1.Вероятность осуществления события А в n испытаниях ровно n раз равна: 2.Вероятность осуществления события А в n испытаниях нуль раз равна:
7 Частные случаи формулы Бернулли 3.Вероятность осуществления события А в n испытаниях не более m раз равна: 4.Вероятность осуществления события А в n испытаниях не менее m раз равна:
8 Пример: Что вероятнее выиграть у равносильного противника: Не менее трех партий из четырех или не менее пяти партий из восьми?
9 1.Вероятность выиграть не менее трех партий из четырех: 2.Вероятность выиграть не менее пяти партий из восьми: Решение: Так как противники равносильны, то вероятность выигрыша и проигрыша в каждой партии одинаковы.
10 Вероятность редких событий. Формула Пуассона Если вероятность ожидаемого события А очень мала (p 0, а вероятность альтернативы q 1 ). формула Пуассона
11 Пример: Пусть известно, что в партии препарата имеется n= ампул. Вероятность нахождения поврежденной ампулы р=0,0001. Найти вероятность того, что партия содержит ровно 5 бракованных ампул.
12 Биномиальное распределение P (m, n) - вероятность того, что в n опытах благоприятное событие произойдет m раз Генерация: в отдельном опыте благоприятное событие может произойти с вероятностью р.
13 Биномиальное распределение M(X)=n p D(X)=n p q x012…n pqnqn …pnpn
14 Распределение Пуассона Генерация: точно так же, как и для биномиального распределения, благоприятное событие может произойти с вероятностью р, однако число опытов n велико, а величина р мала (благоприятные события редки). Вероятность того, что в n опытах благоприятное событие выпадет k раз: M(X)=D(X)= =n p
15 РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА: Основная литература: Ганичева А.В., Козлов В.П. Математика для психологов. М.: Аспект-пресс, 2005, с Павлушков И.В. Основы высшей математики и математической статистики. М., ГЭОТАР-Медиа, Журбенко Л. Математика в примерах и задачах. М.: Инфра-М, Учебно–методические пособия: Шапиро Л.А., Шилина Н.Г. Руководство к практическим занятиям по медицинской и биологической статистике Красноярск: ООО «Поликом». – 2003.
Еще похожие презентации в нашем архиве:
© 2024 MyShared Inc.
All rights reserved.