


Математика. Теория вероятностей. Пожалуйста с подробным решением.
Вероятность появления события в каждом испытании равна 0,002. Найти вероятность того, что в 500 испытаниях событие появится хотя бы один раз.
Ответ: P ≈ 0,632 .
Сделано 1000 независимых испытаний с вероятностью наступления события A в
отдельном испытании 0,01. Найти пределы, в которых с вероятностью 0,99 укладывается относительная частота наступления события A.
Ответ: 0,0019<=m/n<=0,0181
Среди продукции, изготовленной на определенном станке, нехватка складывает 2%. Сколько изделий необходимо проверить, чтобы с вероятностью 0,995 можно было ожидать, что относительная частота бракованных изделий среди них отличается от 0,02 по абсолютной величине не больше чем на 0,005?
Ответ: 614656.
1, Для решения таких задач можно использовать формулу Бернулли:
P_n(k) = C_nk * p^k * (1 - p)^(n-k)
где P_n(k) - это вероятность того, что в n испытаниях событие появится ровно k раз, C_nk - это число сочетаний из n по k, p - это вероятность события в одном испытании2.
В вашем случае n = 500, p = 0.002 и мы хотим найти вероятность того, что событие появится хотя бы один раз. Это означает, что мы ищем P_500(k >= 1). По формуле Бернулли это равно:
P_500(k >= 1) = P_500(1) + P_500(2) + ... + P_500(500)
Однако вычислять такую сумму довольно сложно. Поэтому мы можем использовать следующий трюк: заметим, что либо событие появится хотя бы один раз, либо оно не появится ни разу. Эти два случая являются противоположными и исчерпывают все возможности. Поэтому их вероятности в сумме дают единицу:
P_500(k >= 1) + P_500(0) = 1
Отсюда мы можем выразить искомую вероятность:
P_500(k >= 1) = 1 - P_500(0)
Теперь нам нужно только найти вероятность того, что событие не появится ни разу. Это равно:
P_500(0) = C_5000 * 0.002^0 * (1 - 0.002)^500 P_500(0) = 1 * 1 * 0.368 P_500(0) ≈ 0.368
Подставляя это значение в предыдущее выражение, получаем:
P_500(k >= 1) ≈ 1 - 0.368 P_500(k >= 1) ≈ 0.632
Ответ: вероятность того, что в 500 испытаниях событие появится хотя бы один раз приблизительно равна 0.632.
p = 0.002, n = 500, np = 1
P(0) = (1⁰/0!)(1/e¹) ≈ 0.3679
P(≥1) = 1 - P(0) ≈ 0.6321
Ответ: 0.6321
Воспользуемся правилом трёх сигм. (В пределах трёх сигм от мат.ожидания укладывается 99.73% данных)
n = 1000, p = 0.01, q = 0.99
M = np = 10,
D = npq = 9.9
Сигма = √D ≈ 3.146
3√D ≈ 9.44
(M - 3√D)/1000 ≈ 0.00056
(M + 3√D)/1000 ≈ 0.01944
Ответ 0.01±0.00944
Среди продукции, изготовленной на определенном станке, брак составляет 2%. Сколько изделий необходимо проверить, чтобы с вероятностью 0,995 можно было ожидать, что относительная частота бракованных изделий среди них отличается от 0,02 по абсолютной величине не больше чем на 0,005?
Ответ: 614656.
p = 0.02, q = 0.98,
n = ?
M = np
√D = √(npq)
(M + 3√D)/n = p + 0.005
M/n + 3√D/n = p + 0.005
np/n + 3√pq/√n = p + 0.005
p + 3√pq/√n = p + 0.005
n = 9*pq/(0.005)² = 9*0.0196*10⁶/25 = 7056
Ответ: 7056