Материал: нефти и газа

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

Эта функция обладает свойством:

Fo(x) = 1 Fo(x).

Вероятность попадания нормально распределенной случайной

величины N a, 2 в заданный интервал (c, d )

находится по фор-

муле

 

 

 

 

 

 

 

 

P c d F

d a

F

c a

.

 

 

 

 

 

 

o

 

o

 

 

 

 

 

 

 

 

Эта вероятность может быть выражена через табулированную функцию Лапласа (см. Приложение)

 

1

 

x

 

t2

 

( x)

 

2 dt

 

e

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

0

 

 

 

аналогичным образом:

d a

c a

P c d

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Функция Лапласа (x) изображена на рис. 20.

(x)

N (0,1)

0,5

(x)

0

x

0

x

x

– 0,5

 

Рис.20. Функция Лапласа

Отметим важные свойства функции Лапласа:

1.( x) = – (x), т.е. (x) – нечетная функция.

2.(x) – монотонно возрастающая функция.

85

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

3. lim (x) 0,5;

lim ( x) 0,5.

x

x

Полезно запомнить следующие важные значения функции Лапласа:

(2) = 0,9545 / 2 = 0,47725;

(3) = 0,9973 / 2 = 0,49865.

Вероятность попадания нормально распределенной случайной

величины N (a, 2 ) в интервал,

симметричный относительно ма-

тематического ожидания a, может быть вычислена по формуле

 

 

 

 

 

 

 

 

P{

a

} 2

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Правило 3 . Для нормально распределенной случайной вели-

чины попадание в интервал [a 3 ; a + 3 ] представляет собой прак-

тически достоверное событие. Его вероятность близка к единице:

P{a 3 a 3 } 2 (3) 0,9973.

Замечание.

В литературе

 

встречаются и иное определение

 

( x)

1

 

x

e t2 /2dt . Функции

(x), F (x) и

функции Лапласа:

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

o

 

 

 

2 x

 

1(x) легко выражаются одна через другую:

Fo(x) = (x) + 0,51(x) = 2 (x)

Помимо перечисленных выше функций, иногда используют так называемую функцию ошибок:

erf ( x)

2

 

x

t2 dt ,

 

e

 

 

 

 

 

 

 

0

 

которую также легко связать с функцией Лапласа:

erf ( x) 2 ( x 2)

86

https://new.guap.ru/i04/contacts

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СПБГУАП

Основные виды распределения случайных величин

 

 

Распределение

 

 

 

 

 

Параметры

Mξ

Dξ

 

 

P k

 

Ck pk 1 p n k

n, p

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

n p

n pq

 

Биномиальное

k = 0, 1, 2, …, n

 

(n N ,

 

 

 

0 < p < 1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пуассона

P k ak e a

 

a

a

a

 

 

 

 

 

 

 

k !

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(a > 0)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k = 0, 1, 2, …

 

 

 

 

 

 

Геометрическое

P= k} = p(1p)k

p

1 p

1 p

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(0 < p < 1)

 

p2

 

 

k = 0, 1, 2, …

 

p

 

 

 

 

 

 

1

, x a; b

 

 

 

 

 

Равномерное

f ( x)

 

 

 

 

a, b

a b

(b a)

2

 

b

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a; b

 

(a < b)

2

12

 

 

 

 

0,

x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

,

x 0

 

 

 

 

 

 

f ( x)

 

e

 

 

1

1

 

Показательное

 

0,

 

 

x 0

 

 

 

 

 

 

 

( > 0)

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Нормальное

 

 

 

 

 

 

 

 

( x a)2

a,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

(гауссовское)

 

 

 

 

 

 

2

2

(a ,

 

 

2

 

f ( x)

 

 

2 e

 

 

a

 

 

2

 

 

 

 

 

> 0 )

 

N(a, )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

87

 

 

 

 

 

 

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

ПРИМЕР 1. Контрольное задание (тест) состоит из 10 вопросов,

предусматривающих ответы «да» и «нет». Тестируемый решил на каждый вопрос давать ответ наудачу. Найти: а) среднее число пра-

вильных ответов; б) вероятность того, что он ответит правильно на все вопросы; в) вероятность того, что он ошибется не более двух раз.

Решение. В данном примере проводится 10 испытаний Бернул-

ли с вероятностью успеха в каждом p = 1/2. Следовательно, случай-

ная величина ξ – количество правильных ответов – подчиняется би-

номиальному закону распределения с параметрами n = 10; p = 1/2.

Тогда

имеем:

 

 

а) M np 10

1

5 ;

б)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

P

10 C

10

 

 

1

10

 

1

; в) вероятность ошибиться не более двух

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

2

 

210

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

раз, т.е. два раза или меньше, равна вероятности P{ξ 8} дать 8 или более правильных ответов, и может быть найдена двумя способами:

 

 

 

k

 

 

1

k

 

 

 

10 k

 

 

 

k

 

 

10

 

P 8

10

 

 

 

 

1

 

10

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C

 

 

 

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

k 8

 

 

 

 

2

 

 

 

2

 

k 8

 

 

 

 

2

 

либо через вероятность противоположного события

 

 

 

k

 

 

10

 

P 8 1 P 8 1

7

 

 

1

 

 

C

 

 

 

 

.

 

 

 

 

10

 

 

 

 

k 0

 

 

 

 

2

 

(Первый способ, разумеется, предпочтительней, т.к. требует нахож-

дения суммы лишь трех слагаемых при k = 8, k = 9 и k = 10).

ПРИМЕР 2. Случайная величина ξ – напряжение в электриче-

ской сети – изменяется по нормальному закону с параметрами a =

88

f ( x) k e

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

= 220 В и = 3 В. Определить вероятность того, что случайная вели-

чина ξ отклонится от математического ожидания не более, чем на 5 В.

Решение. Случайная величина ξ N (220; 32). Отклонение

случайной величины ξ от математического ожидания возможно в обе

стороны, поэтому нужно вычислить вероятность

 

 

 

 

5

 

2 1, 67 0, 905 , где значение

 

 

 

 

P{

a

 

5} 2

 

 

 

(1,67) = 0,4525

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

найдено по таблице функции Лапласа.

Задачи к разделу 8

8.1. Случайная величина ξ равномерно распределена на отрезке

[1; 13]. Написать выражение для её плотности вероятности и функции распределения и изобразить их графически. Вычислить, не пользуясь готовыми формулами, величины Mξ , Dξ и . Найти вероятность по-

падания случайной величины ξ в отрезок [4; 27].

8.2. Плотность вероятности нормально распределенной случайной величины имеет вид

( x 2)2

18 .

Найти коэффициент k и параметр . Написать вид функции распреде-

ления F(x). Найти: F(1,3); F(4,1); вероятность попадания случайной величины в промежуток [2; 5].

8.3. Случайная величина распределена по нормальному закону с па-

раметрами a и . Написать выражение для плотности вероятности и

89