2.1. Независимые испытания. Формулы Бернулли.
В настоящем разделе мы изучим основные закономерности, относящиеся к одной из важнейших схем теории вероятностей — схеме последовательных независимых испытаний. В это понятие мы вкладываем следующий смысл.
Под испытанием(опытом) мы станем понимать осуществление определенного комплекса условий, в результате которого может произойти то или иное элементарное событие пространства U элементарных событий. Математической моделью последовательности п испытаний является новое пространство
элементарных событий, состоящее из точек
, где
- произвольная точка пространства U, отвечающая испытанию с номером i.
Пусть испытание состоит в подбрасывании игральной кости. Пространство элементарных состояний состоит из 6 точек. Пространство
,соответствующее трем испытаниям, состоит из 216 точек(n=63).
Пусть под испытанием понимается проверка длительности безотказной работы полупроводникового прибора под определенным напряжением. Пространство элементарных событий состоит из множества точек полупрямой
. Пространство
состоит из множества точек
, координаты которых принимают неотрицательные значения, равные длительностям безотказной работы соответственно приборов с номерами 1,2,...,n.
Предположим, что для s-го испытания пространство U разбито на k несовместимых случайных событий
, т.
![]() |
Событие
назовем i-м исходом при s-м испытании. Обозначим вероятность i-го исхода при s-м испытании через
= Р (
).
Bernylli Обозначим через
событие, состоящее из всех тех точек
пространства
, для которых
. Если в пространстве Un имеет место равенство
при любых
- то испытания называются независимыми.
В дальнейшем мы ограничимся случаем, когда вероятности событий
не зависят от номера испытания s; обозначим в этом случае
; в силу несовместимости и единственной возможности исходов
очевидно, имеем
. Эта схема впервые была рассмотрена Я. Бернулли в важнейшем частном случае
; по этой причине указанный случай носит название схемы Бернулли.
. Из определения независимых испытаний вытекает следующий результат:
Теорема 1. Если данные п испытаний независимы, то любые т из них также независимы.
Для простоты ограничимся случаем
, поскольку переход к общему случаю не встречает затруднений. Действительно, имеет место очевидное равенство
|
из которого следует, что
![]() |
По определению это означает, что первые п—1 испытаний независимы. Простейшая задача, относящаяся к схеме независимых испытаний, состоит в определении вероятности
того, что при п испытаниях событие А наступит т раз, а остальные п—т раз наступит противоположное событие
, обозначим это событие В. Тогда
![]() | (2.1.1) |
Здесь Аi – событие состоящее в том, что событие А произойдет в i- ом испытании. Событие В представляет собой сумму несовместных событий, тогда согласно теореме сложения вероятностей получаем
![]() | (2.1.2) |
Вероятность каждого слагаемого в данной сумме по теореме умножения для независимых событий равна
. По теореме сложения вероятностей искомая вероятность
равна сумме только что вычисленных вероятностей для всех различных способов т появлений события А и n—т не появлений среди п испытаний.
; следовательно, искомая вероятность равна ![]() | (2.1.3) |
Так как все возможные несовместимые между собой исходы п испытаний состоят в появлении события
0 раз, 1 раз, 2 раза, ..., n раз, то ясно, что
![]() | (2.1.4) |
Легко заметить, что вероятность
равна коэффициенту при
в разложении бинома
по степеням x.
Исследуем далее как ведет себя вероятность при различных значениях m. Найдем m, при котором вероятность
является наибольшей. Для этого определим отношение
![]() |
Из полученного соотношения следует:
1) Пусть
- в данном случае вероятность возрастет с ростом m.
2) Пусть
- тогда предыдущая и последующая вероятности выравниваются.
3) Пусть
- в данном случае вероятность уменьшается с ростом m.
Таким образом,
с увеличением m сначала возрастает, затем достигает максимума и при дальнейшем росте m убывает.
является целым числом, то максимальное значение вероятность
принимает для двух значений m, а именно
и
. Если же
не является целым числом, то максимальное значение вероятности
достигается при
, равном максимальному целому числу, большему из
и
. Число
называют наивероятнейшим значением и обозначают через
. Пример. Вероятность попадания при одном броске в кольцо равна 0,4. Баскетболист совершил 10 бросков. Каково наивероятнейшее значение числа попаданий в кольцо?
![]() |
Еще по теме 2.1. Независимые испытания. Формулы Бернулли.:
- Повторение испытаний. Формула Бернулли.
- §9. Формула Бернулли
- Раздел 2. Последовательные независимые испытания
- Занятие 7. Последовательные независимые испытания.
- Натурные испытания солнечных коллекторов и солнечных водонагревательных установок были проведены на разработанном испытательном теплогидравлическом стенде "Атон". Одновременно отрабатывались методики испытаний.
- Уравнение Бернулли.
- Теорема Бернулли.
- 7. Уравнение Бернулли
- §8. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- Формула Бейеса. (формула гипотез)
- Шестая глава Силлогистика в психологическом освещении. Формулы умозаключения и химические формулы
- Значение формулы в формулярном процессе. Составные элементы формулы.
- Приложение G Стенограмма рабочей группы Центра правовых и экономических исследований «Независимые комиссии, независимые прокуроры» (Москва, Baker amp; McKenzie, 21.02.2012)







