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.