Биномиальное распределение ДСВ
Случайная величина , принимающая целые значения от 0 до
, имеет биномиальное распределение, если
.
Такое распределение имеет случайная величина , равная числу осуществлений некоторого события А в серии из
испытаний, в каждом из которых вероятность появления события А постоянна и равна
. Числовые характеристики биномиального распределения можно найти по формулам:
.
Пример. В корзине 50 шаров, из них 10 черных. Достают 5 шаров, причем выборка осуществляется с возвращением. Охарактеризовать случайную величину Х — число обнаруженных в выборке шаров черного цвета.
Величина Х может принимать значения от 0 до 5, т. к. выборка проводится с возвращением, вероятность обнаружить всякий раз черный шар постоянна и равна 10/50 = 0,2. Вероятности каждого значения
вычислим по формуле Бернулли:
, где
.
Получим ряд распределения:
![]() | ||||||
![]() | 0,32768 | 0,4096 | 0,2048 | 0,0512 | 0,0064 | 0,00032 |
Найдем функцию распределения :
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | 0,32768 | 0,73728 | 0,94208 | 0,99328 | 0,99968 |
Наивероятнейшее значение (
) определяется из неравенства
или
.
Целым значением, удовлетворяющим этим двум неравенствам, является = 1. Значит,
, что видно и из ряда распределения.
Гипергеометрическое распределение ДСВ
Случайная величина Х имеет гипергеометрическое распределение, если
.
Такое распределение получается в следующей задаче. Имеется генеральная совокупность из объектов, в числе которых находится
интересующих исследователей объектов. Из генеральной совокупности проводится выборка без возвращения объемом
. Тогда случайная величина
, равная числу интересующих нас объектов из совокупности
, обнаруженных в выборке, имеет гипергеометрическое распределение.
Пример. Воспользуемся условием предыдущей задачи, считая, что выборка осуществляется без возвращения, и найдем закон распределения случайной величины , равной числу черных шаров в выборке.
Случайная величина может также меняться от 0 до 5. Вычислим вероятности каждого значения по формуле:
Составим ряд распределения
![]() | ||||||
![]() | 0,310563 | 0,431337 | 0,20984 | 0,044177 | 0,003965 | 0,000119 |
Как видим, вероятности отдельных значений Х несколько изменились по сравнению с их значениями, рассчитанными по формуле Бернулли.
Числовые характеристики гипергеометрического распределения:
В данном примере .
Формулой для математического ожидания можно воспользоваться для оценки размера генеральной совокупности, если непосредственно подсчитать число объектов в ней затруднительно. Такая ситуация возникает, если нужно знать, например, число животных в популяции, обитающей на какой-либо территории, число птиц в стае, рыб в замкнутом водоеме и т. п. В этом случае метят объектов из всей совокупности. Через некоторое время отбирают
объектов и записывают количество меченых. Повторяя отбор несколько раз, находят среднее количество меченых объектов, которое можно принять равным
. Зная
,
и
можно найти
.