« poprzedni punkt | następny punkt » |
Schematem Bernoulliego nazywamy serię n niezależnych powtórzeń tego samego doświadczenia D, dla pewnego n ∈ N. Wykonanie kolejnego doświadczenia D nazywa się próbą. Zajście zdarzenia A nazywa się sukcesem, a zajście zdarzenia A' - porażką.
Jeśli D1,.... Dn jest ciągiem prób wykonanych w schemacie Bernoulliego, to wyniki kolejnych prób tworzą ciąg, którego wyrazami są zdarzenie A lub zdarzenie A'. Na mocy rozważań w wykładzie 11tym, takich ciągów jest dokładnie 2n, tzn. tyle ile jest różnych funkcji ze zbioru n-elementowego w zbiór dwuelementowy.
Naturalne pytanie, jakie pojawia się w związku ze schematem doświadczeń Bernoulliego, to jakie jest prawdopodobieństwo, że w serii n doświadczeń sukces zaistnieje k razy. Prawdopodobieństwo to oznacza się przez P(n,k,p). Ponieważ z założenia wynik i-tej próby w schemacie Bernoulliego nie zależy od wyników innych prób, a P(A) = p, zatem prawdopodobieństwo, że w ciągu n-elementowym mieliśmy k sukcesów i n-k porażek wynosi pkqn-k. Ponieważ k sukcesów możemy uzyskać na (n nad k) sposobów, bo jest to dokładnie liczba wyborów k-elementowego podzbioru ze zbioru n-elementowego, zatem
Wzór ten nosi nazwę wzoru Bernoulliego lub wzoru dwumianowego, ponieważ wyrażenie występujące po prawej stronie wzoru jest ktym składnikiem w rozwinięciu dwumianu (p+q)n, zgodnie ze wzorem Newtona.
Przykład 13.6.1
(a) Rozważmy schemat doświadczeń Bernoulliego, w którym rzucamy dziesięć razy symetryczną monetą. Niech sukcesem w tym doświadczeniu będzie wyrzucenie orła O. Ponieważ moneta jest symetryczna więc P(O) = 1/2. Zatem prawdopodobieństwo, że w 10 rzutach monetą uzyskamy 3 razy orła wynosi
(b) Rozważmy doświadczenie A polegające na rzucie symetryczną kostką do gry. Załóżmy, że doświadczenie jest powtarzane 15 razy, a wyrzucenie szóstki będziemy nazywali sukcesem. Zakładamy ponadto, że zdarzenia w tej serii prób są niezależne. Mamy więc do czynienia z doświadczeniem Bernoulliego, w którym P(A)= 1/6 oraz P(A') = 5/6. Zgodnie ze wzorem Bernoulliego prawdopodobieństwo wyrzucenia trzech szóstek wynosi
W zwiazku ze wzorem Bernoulliego powstaje pytanie, jaka jest najbardziej prawdopodobna liczba sukcesów w doświadczeniu złożonym z n prób, w którym prawdopodobieństwo sukcesu wynosi p. Zauważmy najpierw, że
Ułamek po prawej stronie powyższej równości jest większy od jedności wtedy i tylko wtedy, gdy (n+1)p > k, oraz jest mniejszy od 1, gdy (n+1)p < k. Wynika stąd, że
Jeśli potraktujemy P(n,k,p) jako funkcję zmiennej k (p jest ustalonym prawdopodobieństwem, a n ustaloną liczbą prób), to dla k < (n+1)p, P(n,k,p) rośnie ze wzrostem k, a dla k> (n+1)p, P(n,k,p) maleje ze wzrostem k.
P(n,k,p) |
P(n,k,p) |
||||||
k |
p = 0.1 |
p = 0.3 |
p = 0.5 |
k |
p = 0.1 |
p = 0.3 |
p = 0.5 |
0 |
0.1216 |
0.0008 |
- |
11 |
- |
0.0120 |
0.1602 |
1 |
0.2702 |
0.0068 |
- |
12 |
- |
0.0039 |
0.1201 |
2 |
0.2852 |
0.0278 |
0.0002 |
13 |
- |
0.0010 |
0.0739 |
3 |
0.1901 |
0.0716 |
0.0011 |
14 |
- |
0.0002 |
0.0370 |
4 |
0.0898 |
0.1304 |
0.0046 |
15 |
- |
- |
0.0148 |
5 |
0.0319 |
0.1789 |
0.0148 |
16 |
- |
- |
0.0046 |
6 |
0.0089 |
0.1916 |
0.0370 |
17 |
- |
- |
0.0011 |
7 |
0.0020 |
0.1643 |
0.0739 |
18 |
- |
- |
0.0002 |
8 |
0.0004 |
0.1144 |
0.1201 |
19 |
- |
- |
- |
9 |
0.0001 |
0.0654 |
0.1602 |
20 |
- |
- |
- |
10 |
- |
0.0308 |
0.1762 |
Rys. 13.6.1 Tabela wartości P(n, k, p) dla różnych wartości p, k i dla n=20.
Na rysunku 13.6.2 przedstawiono wykresy funkcji P(20,k,p) dla różnych wartości prawdopodobieństwa p, a rysunek 13.6.1 przedstawia tabelę wartości funkcji P(n,k,p). Zauważmy, że im prawdopodobieństwo p jest bliższe 0.5 tym wykres funkcji P(20,k,p) staje się bardziej symetryczny.
Rys. 13.6.2 Wpływ parametru p na wykres funkcji P(n,k,p) dla n=20.
Jeśli (n+1)p = k (tzn. (n+1)p jest liczbą całkowitą), to mamy P(n,k,p) = P(n-1,k,p) i wtedy najbardziej prawdopodobną liczbą sukcesów w doświadczeniu Bernoulliego z parametrami n i p jest liczba (n+1)p. Jeśli (n+1)p nie jest liczbą całkowitą, to najbardziej prawdopodobna liczba sukcesów należy do przedziału [(n+1)p-1, (n+1)p] i wobec tego, że ten przedział ma długość 1, jest jednoznacznie wyznaczona.
Przykład 13.6.2
Pewien egzamin testowy składa się z 20 pytań, do których podano przykładowe 4 odpowiedzi, ale tylko jedna z nich jest poprawna. Student losowo zaznacza odpowiedzi. Prawdopodobieństwo zaznaczenia dowolnej z odpowiedzi niech wynosi 1/4 dla wszystkich pytań. Załóżmy, że zdarzenia w tym doświadczeniu są niezależne.
(a) Jakie jest prawdopodobieństwo, że student zaznaczy co najmniej 10 poprawnych odpowiedzi?
Aby rozwiązać to zadanie zastosujemy wzór Bernoulliego. Mamy n=20, k=10 i p=1/4. Zatem
(b) Jaka jest najbardziej prawdopodobna liczba dobrych odpowiedzi?
Zgodnie z naszymi rozważaniami, funkcja P(20,k,1/4) jest rosnąca dla k<21/4 oraz malejąca dla k>21/4. Zatem najbardziej prawdopodobna liczba dobrych odpowiedzi na tym egzaminie wynosi 5.
Schemat Bernoulliego odgrywa istotną rolę w teorii rachunku prawdopodobieństwa i w zastosowaniach. Do problemów związanych z tym schematem wrócimy jeszcze kilkakrotnie w związku z omawianymi, w dalszej części wykładu, pojęciami.
Pytanie 13.6.1 Jakie jest prawdopodobieństwo otrzymania w 10 rzutach monetą dokładnie ośmiu orłów?
« poprzedni punkt | następny punkt » |