Биномиальный закон распределения
Лекции 5. Основные законы распределения ДСВ
Пусть производится n независимых испытаний. Каждое испытание имеет два возможных исхода: либо появится событие A («успех»), либо противоположное ему событие («неудача»). Вероятность появления события
в каждом отдельном испытании постоянна и от испытания к испытанию не изменяется. Тогда вероятность «неудачи» равна
. Исход каждого испытания не зависит от того, какие исходы имели другие испытания.
Вероятность того, что в n испытаниях событие A произойдет ровно mраз, определяется по формуле Бернулли
![]() |
где − число сочетаний из n элементов по m;
Пример 1._________________________________________________________
Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна p=0,6. Составим закон распределения случайной величины − числа попаданий при 5 выстрелах. Возможные значения
: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Так как
, то
. Вычислим соответствующие вероятности по формуле Бернулли:
;
;
;
;
;
.
Получим закон распределения числа попаданий:
X | ||||||
P | 0,01024 | 0,0768 | 0,2304 | 0,3456 | 0,2592 | 0,07776 |
Построим многоугольник этого распределения: в прямоугольной системе координат построим точки и соединим их отрезками прямых.
Пусть случайная величина выражает число появлений события
в n независимых испытаниях. Закон распределения этой случайной величины называется биномиальным. Числа n и p называются параметрами биномиального распределения.
X | … | ![]() | ![]() | |||
P | ![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() | ![]() |
Биномиальное распределение имеют случайные величины: число выпадений герба при бросаниях монеты; число бракованных изделий в проверяемой партии; число правильных ответов в тесте с множественным выбором.
Если случайная величина распределена по биномиальному закону, то ее математическое ожидание и дисперсия определяются по формулам:
![]() |
Пример 3._________________________________________________________
Случайная величина Х− число выпадений герба при 100 бросаниях монеты − распределена по биномиальному закону. Найдем .
По условию, n=100, p=0,5, q=1−р=0,5. Значит,
,
,
.
Рассматривая многоугольник распределения в примере 1, мы видим, что есть такие значения m (в данном случае, одно − m= 3), которым соответствует наибольшая вероятность .
Определение. Число появлений события A, которому соответствует наибольшая вероятность в данной серии испытаний, называется наивероятнейшим и обозначается m0.
Наивероятнейшее число m0 появлений события A в n испытаниях определяется из двойного неравенства
![]() |
Так как , то всегда существует целое число m0, удовлетворяющее этому неравенству. Если
− целое число, то m0принимает два значения: m0 =
и m0 =
. Если
− дробное число, то m0равно целой части этого числа, т.е. m0 =[
].
Пример 2._________________________________________________________
Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна p=0,7. Найдем наивероятнейшее число попаданий, если будет произведено: а) 7 выстрелов; б) 9 выстрелов.
а) =0,7∙(7+1)=5,6; m0=[5,6]=5;
б) =0,7∙(9+1)=7; значит, m0 =7 и m0 =7−1=6.