Теоретические сведения

64 
Теоретические сведения 
Распределение вероятностей – одно из центральных понятий теории вероятности и 
математической статистики. Определение распределения вероятности равносильно 
заданию вероятностей всех СВ, описывающих некоторое случайное событие. 
Распределение вероятностей некоторой СВ, возможные значения которой x1, x2, … xn 
образуют выборку, задается указанием этих значений и соответствующих им 
вероятностей p1, p2,… pn. (pn должны быть положительны и в сумме давать единицу). 
В данной лабораторной работе будут рассмотрены и построены с помощью MS 
Excel наиболее распространенные распределения вероятности: биномиальное и 
нормальное. 
2.1 Биномиальное распределение
Представляет собой распределение вероятностей числа наступлений некоторого 
события («удачи») в n повторных независимых испытаниях, если при каждом испытании 
вероятность наступления этого события равна p. При этом распределении разброс вариант 
(есть или нет события) является следствием влияния ряда независимых и случайных 
факторов. 
Примером практического использования биномиального распределения может 
являться контроль качества партии фармакологического препарата. Здесь требуется 
подсчитать число изделий (упаковок), не соответствующих требованиям. Все причины, 
влияющие на качество препарата, принимаются одинаково вероятными и не зависящими 
друг от друга. Сплошная проверка качества в этой ситуации не возможна, поскольку 
изделие, прошедшее испытание, не подлежит дальнейшему использованию. Поэтому для 
контроля из партии наудачу выбирают определенное количество образцов изделий (n). 
Эти образцы всестороннее проверяют и регистрируют число бракованных изделий (k). 
Теоретически число бракованных изделий может быть любым, от 0 до n.
В Excel функция БИНОМРАСП применяется для вычисления вероятности в 
задачах с фиксированным числом тестов или испытаний, когда результатом любого 
испытания может быть только успех или неудача. 
Функция использует следующие параметры: 
БИНОМРАСП 
(число_успехов; 
число_испытаний; 
вероятностъ_успеха; 
интегральная), где 
число_успехов — это количество успешных испытаний; 
число_испытаний — это число независимых испытаний (число успехов и число 
испытаний должны быть целыми числами); 
вероятность_ успеха — это вероятность успеха каждого испытания; 
интегральный — это логическое значение, определяющее форму функции.
Если данный параметр имеет значение ИСТИНА (=1), то считается интегральная 
функция распределения (вероятность того, что число успешных испытаний не менее 
значения число_ успехов);
если этот параметр имеет значение ЛОЖЬ (=0), то вычисляется значение функции 
плотности распределения (вероятность того, что число успешных испытаний в точности 
равно значению аргумента число_ успехов). 
Пример 1. Какова вероятность того, что трое из четырех новорожденных будут 
мальчиками?
Решение: 
1. Устанавливаем табличный курсор в свободную ячейку, например в А1. Здесь 
должно оказаться значение искомой вероятности. 

65 
2. Для получения значения вероятности воспользуемся специальной функцией: 
нажимаем на панели инструментов кнопку Вставка функции (fx). 
3. В появившемся диалоговом окне Мастер функций - шаг 1 из 2 слева в поле 
Категория указаны виды функций. Выбираем Статистическая. Справа в поле Функция 
выбираем функцию БИНОМРАСП и нажимаем на кнопку ОК. 
Появляется диалоговое окно функции. В поле Число_s вводим с клавиатуры 
количество успешных испытаний (3). В поле Испытания вводим с клавиатуры общее 
количество испытаний (4). В рабочее поле Вероятность_s вводим с клавиатуры 
вероятность успеха в отдельном испытании (0,5). В поле Интегральный вводим с 
клавиатуры вид функции распределения — интегральная или весовая (0). Нажимаем на 
кнопку ОК. 
В ячейке А1 появляется искомое значение вероятности р = 0,25. Ровно 3 мальчика 
из 4 новорожденных могут появиться с вероятностью 0,25. 
Если изменить формулировку условия задачи и выяснить вероятность того, что 
появится не более трех мальчиков, то в этом случае в рабочее поле Интегральный вводим 
1 (вид функции распределения интегральный). Вероятность этого события будет равна 
0,9375. 
Задания для самостоятельной работы 
1. Какова вероятность того, что восемь из десяти студентов, сдающих зачет, 
получат «незачет». (0,04) 

жүктеу/скачать 2,33 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: