- •1.Классическое определение вероятности
- •2.Геометрическое определение вероятности
- •6 7Б 3ч 4б 6ч 2б 8ч . Формула полной вероятности
- •8.Схема с повторением испытаний (схема Бернулли)
- •12. Числовые характеристики св. Математическое ожидание.
- •49. Интервальные оценки параметров распределения
- •18.Биномиальный закон распределения вероятности
- •19. Равномерный закон распределения случайных величин
- •36.Классификация смо
- •38. Время обслуживания.
- •39. Смо с отказами.
- •22 .Показательный закон
- •40 Система уравнений Эрланга
- •41 Установившийся режим работы смо
- •43 Смо с ограниченной очередью ожидания
- •23.Нормальный закон
- •21.Поток событий
- •13. Дисперсия и ско, свойства
- •14. Плотность вероятности непрерывной св
- •15.Функция распределения случайной величины.
- •16.Связь между f(X) и f(X) для непрерывной св.
- •Вопрос 32: теорема Бернулли.
- •Вопрос 33:Центральная предельная теорема.
- •Вопрос 35: Основные элементы смо.
- •Вопрос 34: Доказательство интегральной формулы Муавра-Лапласа.
Вопрос 35: Основные элементы смо.
СМО состоит из следующих элементов:
Входной поток требований.
Очередь.
Каналы обслуживания.
Выходящий поток требований.
Входящий поток требований – поток событий, которыми являются требования, нуждающиеся в обслуживании.
Очередь - требования, поступающие в СМО и ожидающие обслуживания.
Каналы обслуживания – лица или приборы, осуществляющие обслуживание.
Выходящий поток требований – поток обслуженных требований, покидающих СМО.
Вопрос 34: Доказательство интегральной формулы Муавра-Лапласа.
Мы видим, что при достаточно большом числе испытаний n, вычисление вероятностей вида Р (К1≤ ξ ≤K2) затруднительно. Мы укажем приближённую формулу для вычисления вероятности такого вида, доказанную французскими математиками Муавром и Лапласом.
Для этого следует рассмотреть следующую функцию Лапласа:
Ф (х)= dt
Свойства:
1)Ф (0)=0
2)Ф ( - х) = - Ф (х)
3) |x| > 3; Ф (х) ≈ 0,5
Для функции Ф (х) составлены таблицы.
Справедлива следующая теорема: При достаточно большом числе испытаний и в схеме Бернулли справедлива следующая приближенная формула:
Р (К1≤ ξ ≤K2) ≈Ф( ) – Ф ( ) – интегральная формула Муавра-Лапласа.
Можно доказать, что она практически верна при n>30.
Пример: Производится 100 независимых выстрелов. Вероятность попадания в мишень 0,8. Найти вероятность попадания от 75 до 80 раз. n=100 p=0,8 q=0,2 K2=80 k1= 75
Замечание: интегральная формула Муавра-Лаплапса дает возможность при достаточно большом числе испытаний и в схеме Бернулли вычислить вероятности вида Р (К1≤ ξ ≤K2).
А как вычислить в этой же ситуации вероятности вида Р (ξ=К)-?
Этого рассмотрим следующую функцию:
Ф(х)= е
Ф(х)=
Ф(-х)=Ф(х) – четная функция.
Для этой функции также составим таблицы.
Справедлива следующая теорема: при достаточно большом числе испытаний n-в схеме Бернулли, справедлива следующая приближенная формула:
Р (ξ=К) Ф( ) – локальная формула Муавра- Лапласса.
Пример: При массовом производстве полупроводниковых диодов вероятность брака=0,1.
Какова вероятность того, что из 400 наугад взятых диодов 50 бракованных
n=400; p=0, 1; q=0, 9; n=50.
Успех - бракованный диод.
Р (ξ=50) Ф( )= Ф( )= Ф( )= Ф(1,56)= *0,1006 0,6
Замечание: наиболее вероятное число успехов К0 удовлетворяет следующим неравенствам np-q≤K0≤np+p
Пример: Производиться 4 независимых выстрела по цели. Вероятность попадания при 1 выстреле 0,25 Найти наиболее вероятное число попаданий.
N=4; p=0,25; q=0,75 K0-?
4*0,25-0,75≤K0≤4*0,25+0,25
0,25≤K0≤1,25=>K0=1