Предположим, что проводится серия независимых испытаний, в каждом из которых может появиться событие
с одной и той же, но неизвестной нам вероятностью
. Причем вероятность появления события
в каждом опыте не зависит от исходов других испытаний. Такие испытания называются независимыми относительно данного события
. Пусть проведено
независимых испытаний. Случайная величина
представляет собой число появления события
в данной серии испытаний. Возможными значениями этой случайной величины являются целые числа от 0 до
. Вероятности этих возможных значений определяются по формуле Бернулли
. Закон распределения такой случайной величины называется биномиальным. Математическое ожидание этой случайной величины
, дисперсия
.
В реальной ситуации, если проводится серия из
независимых испытаний и требуется найти неизвестную вероятность появления события
в каждом отдельном испытании, поступают следующим образом. Появлению события в отдельном испытании поставим в соответствие число 1, а если событие не появилось, то поставим в соответствие этому число 0. Тогда можно говорить о случайной величине
, которая принимает два значения: 1 и 0. Любая выборка значений
состоит из нулей и единиц. Причем число единиц равно количеству появлений события
в
опытах.
В качестве точечной оценки неизвестного параметра – вероятности
– возьмем частоту появления события в данной серии испытаний:
, где
– число единиц в случайной выборке
. Оценка
является несмещенной оценкой параметра
.
Найдем доверительный интервал, который покрывает неизвестный параметр с надежностью
. Если оцениваемая вероятность не слишком мала и не слишком велика (0,05 < р < 0,95), то можно считать, что распределение случайной величины
близко к нормальному. Этим допущением можно пользоваться, если пр и п (1– р) больше четырех. Выберем при заданной надежности
числа
так, чтобы выполнялись неравенства
и
. Тогда вероятность попадания значения
в интервал
будет равна
. Для практического нахождения доверительных интервалов с надежностью
и
при
от 1 до 30, а также при
и
можно воспользоваться заранее составленными таблицами, которые можно найти в справочниках по математической статистике.
При больших объемах выборки можно обойтись приближенным построением доверительного интервала. Воспользуемся формулой вероятности отклонения относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях
. Обозначим
и, с помощью таблицы значений функции Лапласа, решим уравнение
. Из полученного значения
най-дем
.
Тогда
,
. Чтобы получить доверительный интервал для
, нужно выполнить еще ряд преобразований, который мы в данном случае не будем приводить. Заметим только, что при большом объеме выборки
малыми слагаемыми можно пренебречь и получить приближенное значение для доверительного интервала в виде
.
В.И. Лукашенко
Курс лекций
По дисциплине
«ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ СТРОИТЕЛЬНОЙ