Формула Бернулли
Схема испытаний Бернулли. Формула Бернулли
Пусть производится несколько испытаний. Причем, вероятность появления события $A$ в каждом испытании не зависит от исходов других испытаний. Такие испытания называются независимыми относительно события А. В разных независимых испытаниях событие А, может иметь либо различные вероятности, либо одну и туже. Мы будем рассматривать лишь такие независимые испытания, в которых событие $A$ имеет одну и ту же вероятность.
Под сложным событием будем понимать совмещение простых событий. Пусть производится n-испытаний. В каждом испытании событие $A$ может появиться или не появиться. Будем считать, что в каждом испытании вероятность появления события $A$ одна и та же и равна $p$. Тогда вероятность $\overline A $ { или не наступления А } равна $P( { \overline A } )=q=1-p$.
Пусть требуется вычислить вероятность того, что в n -испытаниях событие $A$ наступит k - раз и $n-k$ раз - не наступит. Такую вероятность будем обозначать $P_n ( k )$. Причем, последовательность наступления события $A$ не важна. Например: $( { AAA\overline A , AA\overline A A, A\overline A AA, \overline A AAA } )$
$P_5 ( 3 )-$ в пяти испытаниях событие $A$ появилось 3 раза и 2 - не появилось. Такую вероятность можно найти по формуле Бернулли.
Вывод формулы Бернулли
По теореме умножения вероятностей независимых событий, вероятность того, что событие $A$ наступит $k$ раз и $n-k$ раз не наступит, будет равна $p^k\cdot q^ { n-k } $. И таких сложных событий может быть столько, сколько можно составить $C_n^k $. Так как, сложные события несовместны, то по теореме о сумме вероятностей несовместных событий, нам надо сложить вероятности всех сложных событий, а их ровно $C_n^k $. Тогда вероятность появления события $A$ ровно k раз в n испытаниях, есть $P_n ( { A,\,k } )=P_n ( k )=C_n^k \cdot p^k\cdot q^ { n-k } $ формула Бернулли.
Пример. Игральная кость подбрасывается 4 раза. Найти вероятность того, что единица появится в половине случаев.
Решение. $A=$ { появление единицы }
$ P( A )=p=\frac { 1 } { 6 } \,, \,P( { \overline A } )=q=1-\frac { 1 } { 6 } =\frac { 5 } { 6 } $ $ P_4 ( 2 )=C_4^2 \cdot p^2\cdot q^ { 4-2 } =\frac { 4! } { 2!\cdot 2! } \cdot 6^2\cdot ( { \frac { 5 } { 6 } } )^2=0,115 $
Легко видеть, что при больших значениях n достаточно трудно подсчитать вероятность из-за громадных чисел. Оказывается эту вероятность можно посчитать не только с помощью формулы Бернулли.
Далее:
Вычисление криволинейного интеграла первого рода. Плоский случай
Примеры применения цилиндрических и сферических координат
Замена переменных в тройном интеграле
Критерий полноты {формулировка}. Лемма о нелинейной функции
Булевы функции от $n$ переменных
Формула Гаусса - Остроградского
Класс $S$. Теорема о замкнyтости класса $S$
Равносильные формулы алгебры высказываний
Несобственные интегралы по неограниченной области
Теорема об аналоге СДНФ в Pk
Теорема о заведомо полныx системаx
Определение двойного интеграла
Критерий полноты {формулировка}. Лемма о несамодвойственной функции
Огравление $\Rightarrow $
Комментарии ()