Повторение испытаний.Лок. и интегр. теоремы Лапласса

Сентябрь 2, 2022

Главная
Алгебра
Повторение испытаний.Лок. и интегр. теоремы Лапласса

Содержание

2. План Формула Бернулли Локальная теорема Лапласа Интегральная теорема Лапласа Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности
3. Стоит задача, вычислить вероятность того, что при n испытаниях событие А осуществится ровно k раз и,
4. Легко видеть, что пользоваться формулой Бернулли при больших значениях n достаточно сложно, т.к. формула требует выполнения
5. Естественно возникает вопрос: нельзя ли вычислить интересующую нас вероятность, не прибегая к формуле Бернулли? Оказывается, можно.
6. Th: Если вероятность р появления события А в каждом испытании постоянна и отлична от нуля и
7. - локальная функция Лапласа Функция φ(x) четная, т.е. φ(-x) = φ(x)
8. #. Найти приближенно вероятность того, что при 400 испытаниях событие наступит ровно 104 раза, если вероятность
10. III. Интегральная теорема Лапласа Th: Если вероятность р наступления события А в каждом испытании постоянна и
11. При решении задач пользуются специальной таблицей. Таблица для интеграла для х В таблице приведены значения до
12. Итак, вероятность того, что событие А появиться в независимых испытаниях от k1 до k2 раз,
13. # Вероятность поражения мишени стрелком при одном выстреле равна 0,75. Найти вероятность того, что при 100
15. IV. Поставим перед собой задачу найти вероятность того, что отклонение относительной частоты m/n от постоянной вероятности
16. Эту вероятность будем обозначать так: Итак, вероятность осуществления неравенства |m/n – p| ≤ E приближенно равна
17. # Вероятность появления события в каждом из 10 000 независимых испытаний р = 0,75. Найти вероятность
19. Скачать презентацию

Слайд 2

План
Формула Бернулли
Локальная теорема Лапласа
Интегральная теорема Лапласа
Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной

вероятности в независимых испытаниях

Слайд 3

Стоит задача, вычислить вероятность того, что при n испытаниях событие А

осуществится ровно k раз и, следовательно, не осуществится (n – k) раз. Важно подчеркнуть, что не требуется, чтобы событие А повторялось ровно k раз в определенной последовательности.
Искомую вероятность обозначим Pn(k) (#P5(3)).
Задачу можно решить с помощью формулы Бернулли

Слайд 4

Легко видеть, что пользоваться формулой Бернулли при больших значениях n достаточно

сложно, т.к. формула требует выполнения действий над громадными числами. (# P50(30))

Слайд 5

Естественно возникает вопрос: нельзя ли вычислить интересующую нас вероятность, не прибегая

к формуле Бернулли? Оказывается, можно. Локальная теорема Лапласа дает формулу, которая позволяет приближенно найти вероятность появления событий ровно k раз в n испытаниях, если число испытаний достаточно велико.

II.

Слайд 6

Th:
Если вероятность р появления события А в каждом испытании постоянна и

отлична от нуля и единицы, то вероятность Pn(k) того, что событие А появится в n испытаниях ровно k раз приближенно равна (тем точнее, чем больше n) значению функции

Слайд 7

- локальная функция Лапласа
Функция φ(x) четная, т.е. φ(-x) = φ(x)

Слайд 8

#.
Найти приближенно вероятность того, что при 400 испытаниях событие наступит ровно

104 раза, если вероятность его появления в каждом испытании равна 0,2.
n = 400
k = 104
p = 0,2 , q = 0,8

Слайд 9

Слайд 10

III. Интегральная теорема Лапласа
Th: Если вероятность р наступления события А в

каждом испытании постоянна и отлична от нуля и единицы, то вероятность Pn(k1, k2) того, что событие А, появится в n испытаниях от k1 до k2 раз, приближенно равна определенному интегралу.

Слайд 11

При решении задач пользуются специальной таблицей.
Таблица для интеграла
для х < 0

пользуемся той же таблицей, т.к. Ф(х) нечетная, т.е. Ф(-х) = - Ф(х).
В таблице приведены значения до x = 5 для х > 5 можно принять Ф(х) = 0,5
Ф(х) – функция Лапласа.

Слайд 12

Итак, вероятность того, что событие А появиться в независимых испытаниях от

k1 до k2 раз,

Слайд 13

#
Вероятность поражения мишени стрелком при одном выстреле равна 0,75. Найти вероятность

того, что при 100 выстрелах мишень будет поражена не менее 70 и не более 80 раз.
p = 0,75, q = 0,25
n = 100
k1 = 70, k2 = 80

Слайд 14

Слайд 15

IV.
Поставим перед собой задачу найти вероятность того, что отклонение относительной частоты

m/n от постоянной вероятности p по абсолютной величине не превышает заданного числа E > 0. Другими словами, найдем вероятность осуществления неравенства
|m/n – p| ≤ E

Слайд 16

Эту вероятность будем обозначать так:
Итак, вероятность осуществления неравенства |m/n – p|

≤ E приближенно равна значению удвоенной функции Лапласа
2Ф(х) при

Слайд 17

#
Вероятность появления события в каждом из 10 000 независимых испытаний р

= 0,75. Найти вероятность того, что относительная частота появления события отклонится от его вероятности по абсциссе величине не более чем на 0,001

Повторение испытаний.Лок. и интегр. теоремы Лапласса

Содержание

ПланФормула БернуллиЛокальная теорема ЛапласаИнтегральная теорема ЛапласаВероятность отклонения относительной частоты от постоянной

Стоит задача, вычислить вероятность того, что при n испытаниях событие А

Легко видеть, что пользоваться формулой Бернулли при больших значениях n достаточно

Естественно возникает вопрос: нельзя ли вычислить интересующую нас вероятность, не прибегая

Th:Если вероятность р появления события А в каждом испытании постоянна и

- локальная функция ЛапласаФункция φ(x) четная, т.е. φ(-x) = φ(x)

#.Найти приближенно вероятность того, что при 400 испытаниях событие наступит ровно

III. Интегральная теорема ЛапласаTh: Если вероятность р наступления события А в

При решении задач пользуются специальной таблицей.Таблица для интеграла для х < 0

Итак, вероятность того, что событие А появиться в независимых испытаниях от

#Вероятность поражения мишени стрелком при одном выстреле равна 0,75. Найти вероятность

IV.Поставим перед собой задачу найти вероятность того, что отклонение относительной частоты

Эту вероятность будем обозначать так: Итак, вероятность осуществления неравенства |m/n – p|

#Вероятность появления события в каждом из 10 000 независимых испытаний р

Похожие презентации