Неравенство Чебышева. Центральная предельная теорема

Задача 1. В 400 испытаниях Бернулли вероятность успеха в каждом испытании равна 0,8. С помощью неравенства Чебышева оценить вероятность того, что разница междучислом успехов в этих испытаниях и средним числом успехов будет меньше 20.

Решение. Число успехов в этих испытаниях распределено по закону Бернулли, поэтому среднее число успехов равно Мx=np=400×0,8=320, а дисперсия Dx=npq=400×0,8×0,2=64. Тогда в силу неравенства Чебышева имеем:

Вычислим эту же вероятность с помощью приближенной (интегральной) формулы Муавра-Лапласа:

Задача 2. В продукции цеха детали отличного качества составляют 50%. Детали укладываются в коробки по 200 шт. в каждой. Какова вероятность того, что число деталей отличного качества в коробке отличается от 100 не более, чем на 5?

Решение. Пусть x_i - случайное число деталей отличного качества в i-ой коробке, тогда при n=200, p=q=1/2 получим:

Задача 3. Используя условия задачи 1, указать, в каких границах с вероятностью 0,997 находится число деталей отличного качества в коробке.

Решение. По таблице функции Лапласа при условии находим u=3, и следовательно, S_n лежит в пределах , т.е. число деталей отличного качества в коробке с вероятностью 0,997 находится в пределах 100 ± 21.

Задача 3. Используя условия задачи 1, определить, сколько деталей надо взять, чтобы с вероятностью, не меньшей 0,99, можно было утверждать, что число деталей отличного качества среди них не менее 100.

Решение. Обозначим . Используя нормальное приближение, получаем

.

Отсюда , а из таблицы 2 и свойств функции Лапласа получаем неравенство . Обозначив , с учетом p=q=1/2, приходим к квадратному неравенству х² –2,3х–200³0, решая которое, получаем n³236.

Можно предложить и другой метод. А именно, пусть x_i – число деталей, которые пришлось перебрать, чтобы найти i-ую деталь отличного качества (включая ее саму). Случайные величины имеют геометрическое распределение с параметром p=1/2. Можем вычислить Mx=1/p=2, Dx=(1-p)/p²=2. Используя ЦПТ, получаем неравенство

,

откуда следует n³200+14,14×2,32=232,8 или, округляя, n³234.

Результаты получаются близкие, но первый метод более точен и потому предпочтительней. Вторым методом лучше пользоваться, если нужно определить границы, в которых лежит неизвестное число деталей.

Задача 4. Доходы жителей города имеют математическое ожидание 10 тыс. руб. и среднее квадратическое отклонение 2 тыс. руб. (в месяц). Найти вероятность того, что средний доход 100 случайно выбранных жителей составит от 9,5 до 10,5 тыс. руб.

Решение. Переформулируем условие задачи для суммарного дохода: он должен составлять от 950 до 1050 тыс. руб. Используя ЦПТ, получаем:

Задача 5. Срок службы электрической лампы имеет показательное распределение с математическим ожиданием 1000 часов. Найти вероятность того, что средний срок службы для 100 ламп составит не менее 900 часов.

Решение. Примем для простоты 1000 часов за единицу времени. Вспомним числовые характеристики показательного распределения: Мx= , Dx= . Отсюда следует, что среднее квадратическое отклонение совпадает с математическим ожиданием (и оба они здесь равны единице). Переформулируя условие задачи для суммарного срока службы и используя ЦПТ, получаем: