Презентация на тему "Повторные испытания. Формула Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Лапласа"

Презентация: Повторные испытания. Формула Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Лапласа
1 из 30
Ваша оценка презентации
Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
0.0
0 оценок

Комментарии

Нет комментариев для данной презентации

Помогите другим пользователям — будьте первым, кто поделится своим мнением об этой презентации.


Добавить свой комментарий

Аннотация к презентации

Посмотреть и скачать бесплатно презентацию по теме "Повторные испытания. Формула Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Лапласа", состоящую из 30 слайдов. Размер файла 0.59 Мб. Каталог презентаций, школьных уроков, студентов, а также для детей и их родителей.

  • Формат
    pptx (powerpoint)
  • Количество слайдов
    30
  • Слова
    другое
  • Конспект
    Отсутствует

Содержание

  • Презентация: Повторные испытания. Формула Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Лапласа
    Слайд 1

    Повторные испытания. Формула Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Лапласа

    КАЛАБУХОВА Галина Валентиновна К.социол.н., доцент

  • Слайд 2

    Вопросы темы

    Повторение испытаний. Формула Бернулли. Локальная теорема Лапласа. Интегральная теорема Лапласа. Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях

  • Слайд 3
  • Слайд 4

    Определение

    Если производится несколько испытаний, причем вероятность события Ав каждом испытании не зависит от исходов других испытаний, то такие испытания называют независимыми относительно события А.

  • Слайд 5

    Пусть производится пнезависимых испытаний, в каждом из которых событие А может появиться либо не появиться. Далее будем рассматривать лишь такие независимые испытания, в которых событие А имеет одну и ту же вероятность. Условимся считать, что вероятность события Ав каждом испытании одна и та же, а именно равна р. Следовательно, вероятность ненаступления события А в каждом испытании также постоянна и равна q = 1— p.

  • Слайд 6
  • Слайд 7

    Следствие

    Вероятность совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности равна произведению вероятностей этих событий: Р(A1,A2...Аn)=Р(А1)·Р(А2)·...·Р(Аn).

  • Слайд 8

    Пример

    Имеется 3 ящика, содержащих по 10 деталей. Впервом ящике 8, во втором 7 и в третьем 9 стандартных деталей. Из каждого ящика наудачу вынимают по одной детали. Найти вероятность того, что все три вынутые детали окажутся стандартными.

  • Слайд 9

    РЕШЕНИЕ.

  • Слайд 10

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А),

  • Слайд 11

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 =

  • Слайд 12

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8.

  • Слайд 13

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В),

  • Слайд 14

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 =

  • Слайд 15

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7.

  • Слайд 16

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7. Вероятность того, что из третьего ящика вынута стандартная деталь (событие С),

  • Слайд 17

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7. Вероятность того, что из третьего ящика вынута стандартная деталь (событие С), Р (С) =9/10 =

  • Слайд 18

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7. Вероятность того, что из третьего ящика вынута стандартная деталь (событие С), Р (С) =9/10 = 0,9.

  • Слайд 19

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7. Вероятность того, что из третьего ящика вынута стандартная деталь (событие С), Р (С) =9/10 = 0,9. Так как события А, В и С независимые в совокупности, то искомая вероятность (по теореме умножения) равна

  • Слайд 20

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7. Вероятность того, что из третьего ящика вынута стандартная деталь (событие С), Р (С) =9/10 = 0,9. Так как события А, В и С независимые в совокупности, то искомая вероятность (по теореме умножения) равна Р (ABC) = Р(А)Р(В)Р(С) =

  • Слайд 21

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7. Вероятность того, что из третьего ящика вынута стандартная деталь (событие С), Р (С) =9/10 = 0,9. Так как события А, В и С независимые в совокупности, то искомая вероятность (по теореме умножения) равна Р (ABC) = Р(А)Р(В)Р(С) = 0,8 • 0,7 • 0,9 =

  • Слайд 22

    РЕШЕНИЕ. Вероятность того, что из первого ящика вынута стандартная деталь (событие А), Р (А) = 8/10 = 0,8. Вероятность того, что из второго ящика вынута стандартная деталь (событие В), Р (В) =7/10 = 0,7. Вероятность того, что из третьего ящика вынута стандартная деталь (событие С), Р (С) =9/10 = 0,9. Так как события А, В и С независимые в совокупности, то искомая вероятность (по теореме умножения) равна Р (ABC) = Р(А)Р(В)Р(С) = 0,8 • 0,7 • 0,9 = 0,504.

  • Слайд 23

    Задача

    Вычислить вероятность того, что при писпытаниях событие А осуществится ровно k раз и, следовательно, не осуществится (п—k)раз. Примечание. Не требуется, чтобы событие А повторилось ровно kраз в определенной последовательности Искомую вероятность обозначим Pn(k).

  • Слайд 24

    Формула Бернулли

    Pn(k) = Cknpkqn-k или Pn(k)=

  • Слайд 25

    Пример

    Вероятность того, что расход электроэнергии в продолжение одних суток не превысит установленной нормы, равна р=0,75. Найти вероятность того, что в ближайшие 6 суток расход электроэнергии в течение 4 суток не превысит нормы

  • Слайд 26

    РЕШЕНИЕ. Вероятность нормального расхода электроэнергии в продолжение каждых из 6 суток постоянна и равна р = 0,75.

  • Слайд 27

    РЕШЕНИЕ. Вероятность нормального расхода электроэнергии в продолжение каждых из 6 суток постоянна и равна р = 0,75. Следовательно, вероятность перерасхода электроэнергии в каждые сутки также постоянна и равна

  • Слайд 28

    РЕШЕНИЕ. Вероятность нормального расхода электроэнергии в продолжение каждых из 6 суток постоянна и равна р = 0,75. Следовательно, вероятность перерасхода электроэнергии в каждые сутки также постоянна и равна q =1-p =

  • Слайд 29

    РЕШЕНИЕ. Вероятность нормального расхода электроэнергии в продолжение каждых из 6 суток постоянна и равна р = 0,75. Следовательно, вероятность перерасхода электроэнергии в каждые сутки также постоянна и равна q =1-p =1—0,75=

  • Слайд 30

    РЕШЕНИЕ. Вероятность нормального расхода электроэнергии в продолжение каждых из 6 суток постоянна и равна р = 0,75. Следовательно, вероятность перерасхода электроэнергии в каждые сутки также постоянна и равна q =1-p =1—0,75=0,25.

Посмотреть все слайды

Сообщить об ошибке