![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Багато прикладних задач (наприклад, контроль якості) зводяться до слідуючої схеми.
Розглядається серія із n незалежних випробувань з двома можливими наслідками, в кожному з яких подія A може відбуватись з імовірністю p (випробування незалежні, якщо ймовірність будь-якого наслідку будь-якого випробування не залежить від того, які були наслідки інших випробувань). Нехай Aj (j=1,2,...,n) позначає подію, що означає наставання події A у j-му випробуванні. Тоді кожну з 2n елементарних подій серії можна зобразити у вигляді добутку n множників, кожен з яких дорівнює Aj або .
Теорема. Ймовірність pn(k) того, що у серії з n випробовувань подія настає k раз, задається рівністю
. (1)
Доведення. Події, що нас цікавить, сприяють ті елементарні події, у яких події Aj спостерігаються k раз, а події` – (n – k) раз (наприклад,
,
і т.п.). В силу незалежності подій Aj ймовірність кожної такої елементарної події на підставі теореми множення ймовірностей дорівнює pk(1– p)n-k. Оскільки подібних елементарних подій буде
, то з урахуванням їх несумісності і теореми додавання ймовірностей остаточно одержимо
.
Приклад 1. Точки та тире телеграфного коду спотворюються незалежно одне від іншого з ймовірністю 0.12. Знайти ймовірність події, яка полягає у тому, що в слові з п’яти символів буде спотворено: а) два символи; б) не більше одного символу.
Розв’язок. Задача зводиться до схеми Бернуллі при n = 5 і p = 0.12.
а) k=2 і на підставі формули (1) маємо
·0.122·0.883 = 0.098;
б) k=0 або k=1 і тому ймовірність дорівнює
P5(0)+ P5(1)= 0.885+ 5·0.12·0.884=0.5377+ 0.3598= 0.888.
Приклад 2. На кожному з двох крил літака установлені по два двигуни, кожен з яких може вийти з ладу під час польоту незалежно один від одного з імовірністю p=0.1. Яка ймовірність того, що політ закінчиться нормально, якщо: а) літак може летіти на будь-яких двох двигунах; б) літак може летіти при умові, що на кожному крилі працює хоча б один двигун.
Розв’язок. Позначимо через A подію, яка полягає у тому, що політ закінчиться нормально.
а) Нехай Dk – подія, яка полягає у тому, що під час польоту вийдуть із ладу лише k (k= 0,1,2,3,4) двигуни. Тоді , де події D3 і D4 несумісні. Таким чином,
. При обчисленні P(D3) і P(D4) скористаємося схемою Бернуллі при n = 4 і p = 0.1:
P(D3)= p4(3)= ·p3 ·(1– p)= 4·(0.1)3·0.9= 0.0036;
P(D4)= p4(4)= ·p4 ·(1– p)0=4·(0.1)4=0.0001.
Тому P(A)=1–P()=1– 0.0036– 0.0001=0.996.
б) Нехай Пk (Лk) – подія, яка полягає у тому, що під час польоту на правому (лівому) крилі вийдуть із ладу лише k (k = 0,1,2) двигуни.
Тоді подію A можна представити у вигляді суми несумісних подій: A=П1·Л0+П0·Л1+П1·Л1+П0·Л0. При обчисленні P(П0)=P(Л0) і P(П1)=P(Л1) скористаємося схемою Бернуллі при n = 2 і p = 0.1:
P(П0)=p2(0)= ·p0 ·(1– p)2=(0.9)2=0.81;
P(П1)=p2(1)= ·p·(1– p)=2·0.1·0.9=0.18.
Таким чином, з урахуванням незалежності подій Пk і Лj одержимо:
P(A)=P(П1)·P(Л0)+P(П0)·P(Л1)+P(П1)·P(Л1)+P(П0)·P(Л0)=
= 0.18·0.81+0.81·0.18+0.18·0.18+0.81·0.81= 0.98.
Важливим узагальненням схеми Бернуллі є схема однорідного ланцюга А.Маркова. У цьому випадку припускаємо, що ймовірність будь-якого наслідку у j-му випробуванню залежить лише від наслідку попереднього (j-1)-го випробування, але не залежить ні від j (номера випробування) ні від наслідків випробувань з номерами j–2, j–3,...,1. Введемо позначення:
,
,
,
.
Якщо подіям A та
поставити у відповідність стани E1 та E2 деякої системи, то граф переходу цієї системи з одного стану в інший матиме вигляд, показаний на малюнку 1.16. Вершинами графа є стани системи, а стрілка з числом pik, що йде з вершини Ei у вершину Ek, означає, що умовна ймовірність переходу із стану Ei у стан Ek дорівнює pik. У цьому випадку числа pik називаються ймовірностями переходу зі стану Ei у стан Ek, а матриця
– матрицею перехідних ймовірностей. (У випадку послідовності незалежних випробувань матриця перехідних ймовірностей має вигляд
).
Позначимо через ймовірність переходу зі стану Ei у стан Ek за n випробувань, а через
– матрицю переходу за n випробувань. Із формули повної ймовірності випливає співвідношення
.
Можна показати, що якщо всі елементи pik матриці перехідних ймовірностей P додатні, то при n → ∞ існують і не залежать від початкового стану Ei границі ймовірностей переходу :
.
Дата публикования: 2014-11-03; Прочитано: 333 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!