Повторные независимые испытания. Формула Бернулли

Повторные независимые испытания. Формула Бернулли.

Рассмотрим случай многократного повторения одного и того же испытания или случайного эксперимента. Результат каждого испытания будем считать  не зависящим от того, какой результат наступил в предыдущих испытаниях. В качестве результатов или элементарных исходов каждого отдельного испытания будем различать лишь две возможности:

1) появление некоторого события А;

2) появление события , (события, являющегося дополнением А)

Пусть вероятность P(A) появления события А постоянна и равна p (0<.p<1). Вероятность P() события  обозначим через q: P() = 1– p=q.

Примерами таких испытаний могут быть:

1) подбрасывание монеты: А – выпадение герба;  – выпадение цифры.

   P(A) = P() = 0,5.

2) бросание игральной кости: А – выпадение количества очков, равного пяти,  выпадение любого количества очков кроме пяти.

   P(A) =1/6, P() =5/6.

3) извлечение наудачу из урны, содержащей 7 белых и 3 черных шара, одного шара (с возвращением): А – извлечение белого шара,  – извлечение черного шара

   P(A) = 0,7; P() = 0,3

Пусть произведено n испытаний, которые мы будем рассматривать как один сложный случайный эксперимент. Составим таблицу из n клеток, расположенных в ряд, пронумеруем клетки, и результат каждого испытания будем отмечать так: если в i-м испытании событие А произошло, то в i-ю клетку ставим цифру 1, если событие А не произошло (произошло событие ), в i-ю клетку ставим 0.

Если, например, проведено 5 испытаний, и событие А произошло лишь во 2-м и 5-м испытаниях, то результат можно записать такой последовательностью нулей и единиц: 0; 1; 0; 0; 1.

Каждому возможному результату n испытаний будет соответствовать последовательность n цифр 1 или 0, чередующихся в том порядке, в котором появляются события A и  в n испытаниях, например:

   1; 1; 0; 1; 0; 1; 0; 0; ... 0; 1; 1; 0

                                 14444442444443

                                          n цифр

Всего таких последовательностей можно составить  (это читатель может доказать сам).

Так как испытания независимы, то вероятность P каждого такого результата определяется путем перемножения вероятностей событий A и  в соответствующих испытаниях. Так, например, для написанного выше результата найдем

   P = p×p×q×p×q×p×q×q×...×q×p×p×q

Если в написанной нами последовательности единица встречается х раз (это значит, что нуль встречается n–x раз), то вероятность соответствующего результата будет pnqn-x  независимо от того, в каком порядке чередуются эти x единиц и n–x нулей.

Все события, заключающиеся в том, что в n испытаниях событие A произошло x раз, а событие  произошло n-x раз, являются несовместными. Поэтому для вычисления вероятности объединения этих событий (или суммы этих событий), нужно сложить вероятности всех этих событий, каждая из которых равна pnqn-x . Всего таких событий можно насчитать столько, сколько можно образовать различных последовательностей длины n, содержащих x цифр "1" и n–x цифр "0". Таких последовательностей получается столько, сколькими способами можно разместить x цифр "1" (или n–x цифр "0") на n местах, то есть число этих последовательностей равно

Отсюда получается формула Бернулли:

   Pn(x) = 

По формуле Бернулли рассчитывается вероятность появления события A "x" раз в n повторных независимых испытаниях, где p – вероятность  появления события A в одном испытании, q - вероятность появления события  в одном испытании.

Сформулированные условия проведения испытаний иногда называются "схемой повторных независимых испытаний" или "схемой Бернулли"

Число x появления события A в n повторных независимых испытаниях называется частотой.

Пример. Из урны, содержащей 2 белых и 6 черных шаров, наудачу выбирается с возвращением 5 раз подряд один шар. Подсчитать вероятность того, что 4 раза появится белый шар.

В приведенных выше обозначениях n=8; p=1/4; q=3/4; x=5. Искомую вероятность вычисляем по формуле Бернулли:

   

По формуле Бернулли можно подсчитать вероятности всех возможных частот:  x=0,1,2,3,4,5.

Заметим, что если в этой задаче считать, что белых шаров было 20000, а черных 60000, то очевидно p и q останутся неизменными. Однако в этой ситуации можно пренебречь возвращением извлеченного шара после каждой выборки (при не слишком больших значениях x) и считать вероятности всех частот: x=0,1,2,... по формуле Бернулли.

Формула Бернулли при заданных числах p и n позволяет рассчитывать вероятность любой частоты x (0 £ x £ n). Возникает естественный вопрос, какой частоте будет соответствовать наибольшая вероятность?

Предположим, что такая частота существует, и попытаемся ее определить из условия, что вероятность этой частоты не меньше вероятности "предыдущей" и "последующей" частот:

   Pn(x) ³ Pn (x–1); Pn(x) ³ Pn (x+1)       (*)

Первое неравенство (*) представляется в виде:

   ,

что эквивалентно  или . Отсюда следует:

   

Решая второе неравенство (1), получим

   

Таким образом, частота, имеющая наибольшую вероятность (наивероятнейшая частота), определяется двойным неравенством

   

Если np+p – целое число (тогда и np–q – целое число), то две частоты: x=np–q и x=np+p обладают наибольшей вероятностью.