Ehtimolning klassik, geometrik va statistik
Download 179.29 Kb.
|
1-,2-,3 - mustaqil ishlar (1)
- Bu sahifa navigatsiya:
- Beyes formulalari
To‘la ehtimollik.Agar ma’lum shart-sharoitning har biri amalga oshishdan A1 , A 2 ,..., A n tasodifiy hodisalardan hech bo‘lmaganda biri ro‘y bersa, ya’ni A1 A 2 ... A n U bo‘lsa, uholda A1 , A 2 ,..., A n lar hodisaning to‘la guruhini tashkil qiladi deb yuritiladi. Biror A hodisa birgalikdamas hodisalarning to‘la guruhini hosil qiladigan H 1 , ....... H n hodisalarning (ular gipotezalar deb ataladi) biri bilan ro‘y berishi mumkin bo‘lsin. Bu hodisaning har bir gipoteza bo‘yicha ehtimolligi ma’lum, ya’ni P H 1 , P H 2 , , P H n berilgan. Bu gipotezalarning har biri amalga oshganda A hodisaning ro‘y berishi shartli ehtimolliklari ham ma’lum, ya’ni P A / H 1 , P A / H 2 ,...., P A / H n ehtimolliklar berilgan. A hodisaning ehtimolligini hisoblash talab qilinadi. Bu holda ushbu P A P H 1 P A / H 1 P H 2 P A / H 2 .... P H n P A / H n formulaga to‘la ehtimollik formulasi deyiladi. Beyes formulalariBirgalikdamas H 1 , ....... H n gipotezalar to‘la guruhi berilgan. Bu gipotezalarning har birining ehtimolligi P H , P H , , P H ma’lum. Tajriba bo‘yicha ehtimolligi, ya’ni P A / H 1 , P A / H 2 , , P A / H n ma’lum. A hodisa ro‘y 1 2 n berishi munosabati bilan gipetezalarning ehtimolliklarini qayta baholash, boshqacha aytganda, qilinadi. P H / A , P H / A ,..., P H / A shartli ehtimolliklarni topish talab Masala shartlaridagi sinovdan keyingi gipotezalar ehtimolliklari ushbu Beyes formulalari bo‘yicha hisoblanadi: i P H / A P H P A / H i i n k k P H P A / H i 1, 2 ,..., n k 1 topshiriq17. Ikkita birgalikda bo’lmagan A1 va A2 hodisalarning har birining ro’y berish ehtimolligi mos ravishda 0,3 va 0,8 ga teng. Bu hodisalarning faqat bittasining ro’y berish ehtimolini toping. topshiriq17. Yig’ish sexiga detallar 2 ta bo’limdan keltiriladi: I bo’limdan — 70 %, II bo’limdan — 30 %. Bunda I bo’lim detallarining 10 % i, II bo’limniki esa 20 % i yaroqsiz. Tavakkaliga olingan detalning yaroqsiz bo’lishi ehtimolligini toping. mustaqil ish Bog’liqsiz tajribalar ketma-ketligi. Bernulli formulasi. Puasson formulasi. Muavr-Laplasning lokal va integral formulalari Mustaqil ishni bajarish: Mustaqil ish mavzusini yetarlicha yoritish. Berilgan topshiriqlarni har bir talaba tartib raqami bo’yicha tanlab olib, topshiriqlarni ma’ruza va amaliy mashg’ulotlarda olgan bilimlarini qo’llab tushuntirishlar bergan holda bajarish. Agar bir nechta sinov o‘tkazilayotgan bo‘lib, har bir sinashda A hodisaning ro‘y berish ehtimoli boshqa sinov natijalariga bog‘liq bo‘l-masa, u holda, bunday sinovlar A hodisaga nisbatan erkli sinovlar de-yiladi. Faraz qilaylik, n ta erkli takroriy sinovning har birida A hodisaning ro‘y berish ehtimoli p, ro‘y bermaslik ehtimoli q=1–p bo‘lsin. Shu n ta sinovdan A hodisaning (qaysi tartibda bo‘lishidan qat’iy nazar) rosa k marta ro‘y berish ehtimoli Pn(k) ushbu Bernulli formulasi bilan hisoblanadi. n n P ( k ) C k P k q n k n! k ! ( n k )! P k q n k A hodisaning o‘tkazilayotgan n ta erkli takroriy sinov davomida kamida k marta ro‘y berish ehtimoli Pn(k)+Pn(k+1)+…+Pn(n) ko‘pi bilan k marta ro‘y berishi ehtimoli esa Pn(0)+ Pn(1)+…+ Pn(k) formulalar bilan hisoblanadi. Agar n ta erkli sinovda hodisaning k0 marta ro‘y berish ehtimoli sinovning boshqa mumkin bo‘lgan natijalari ehtimollaridan kichik bo‘l-masa, u holda k0 soni eng ehtimolli son deb ataladi va u quyidagi qo‘sh tengsizlik bilan aniqlanadi: np – q < k0 < np + p. Eng ehtimolli son k0 ushbu shartlarni qanoatlantiradi: agar np–q kasr son bo‘lsa, u holda bitta eng ehtimolli k0 son mavjud bo‘ladi; agar np–q butun son bo‘lsa, u holda ikkita k0 va k0 +1 eng ehtimolli sonlar mavjud bo‘ladi; agar np butun son bo‘lsa, u holda eng ehtimolli son k0 =np bo‘ladi. Bеrnulli formulasini n ning katta qiymatlarida qo‘llash qiyin, chun-ki formula katta sonlar ustida amallar bajarishni talab qiladi. Bizni qi-ziqtirayotgan ehtimolni Bеrnulli formulasini qo‘llamasdan ham hisob-lanishi mumkin ekan. Tеorеma.(Muavr-Laplasning lokal teoremasi) Agar har bir sinashda A hodisaning ro‘y bеrish ehtimoli P o‘zgarmas bo‘lib, nol va birdan farqli bo‘lsa, u holda n ta sinashda A hodisaning rosa k marta ro‘y bеrish ehtimoli (n qancha katta bo‘lsa, shuncha aniq) 1 k np P ( k ) ga tеng. Bu yеrda: n npq 1 npq x 2 ( x ) e 2 2 (x) funksiya juft bo‘lib, funksiyaning x argumеntining musbat qiymatlariga mos qiymatlaridan tuzilgan jadvallar ehtimollar nazariya-siga oid ko‘pgina adabiyotlarda kеltirilgan. Agar n ta sinashda hodisaning kamida k1 marta va ko‘pi bilan k2 marta ro‘y bеrish ehtimoli Pn(k1;k2) ni topish talab qilinsa, sinashlar soni katta bo‘lganda, Muavr- Laplasning intеgral tеorеmasi qo‘llaniladi. Tеorеma.(Muavr-Laplasning integral teoremasi) Har birida hodisaning ro‘y bеrish ehtimoli P(0 ga tеng bo‘lgan n ta sinovda hodisaning kamida k1 marta va ko‘pi bilan k2 marta ro‘y bеrish ehtimoli k np k np n 1 2 P ( k ; k ) 2 1 ga tеng. Bu yеrda: npq x z 2 1 ( x ) e 2 dz 0 ko‘rinishda bo‘lib, u Laplas funksiyasi dеb ataladi. Bu funksiya toq funksiya bo‘lib, uning qiymatlari jadvallashtirilgan va x>5 da (x)=0,5 dеb olinadi. Puasson formulasi. Laplasning taqribiy formulalaridan npq>9 bo‘lgan hollarda foydalangan ma’qul. Agar sinovlar soni katta bo‘lib, har bir sinovda hodisaning ro‘y bеrish ehtimoli p juda kichik bo‘lsa, u holda: k n P ( k ) e k ! formuladan foydalaniladi, bu yеrda k hodisaning n ta erkli sinovda ro‘y bеrish soni, =np (hodisaning n ta erkli sinovda ro‘y bеrishlari o‘rtacha soni) topshiriq17. Chapaqaylar o’rtacha 1 % ni tashkil etadi. 200 talaba orasida rosa 4 ta chapaqay borligi ehtimolligini toping. topshiriq17. Hodisaning 21 marta erkli sinovning har birida ro‘y berish ehtimoli Sinovlarning ko‘pchiligida hodisaning ro‘y berish ehtimolini toping. 0 , 7 0 , 7 ga teng. ga teng. Download 179.29 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|