Prawdopodobieństwo w rozkładzie Bernoulliego

Procesy stochastyczne. Sposoby racjonalizowania wielkich ilości informacji. Matematyka w naukach społecznych.
Tomasz22
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 66
Rejestracja: 23 mar 2022, o 22:52
Płeć: Mężczyzna
wiek: 22

Prawdopodobieństwo w rozkładzie Bernoulliego

Post autor: Tomasz22 »

Wyznacz p-stwo tego, że liczba orłów będzie zawarta w przedziale między:
\(\displaystyle{
1. [4 000, 6 000],
\\
2. [4 500, 5 500],
\\
3. [4 950, 5 050],
\\
4. [4 950, 5 150],
\\
}\)
jeśli dokonano \(\displaystyle{ n=10000}\) rzutów symetryczną monetą. Jak zmienią się odpowiedzi, jeśli \(\displaystyle{ n}\) oraz krańce przedziałów zmaleją, np. \(\displaystyle{ 10x}\)?

\(\displaystyle{ p= \frac{1}{2}}\), rozkład p-stwa to schemat Bernoulliego (TO JEST DLA NAS CHYBA NAJISTOTNIEJSZA INFORMACJA!), \(\displaystyle{ n=10 000}\).
\(\displaystyle{ P(S_{10 000}=k)= {10 000 \choose k} \cdot (\frac{1}{2})^{k} \cdot (\frac{1}{2})^{n-k}}\)
Dla przypadku trzeciego:
\(\displaystyle{ P(4 950 \le S_{10 000} \le 5 050)= \sum_{k=4 950}^{5 050} p_{k}}\).

Do tego momentu rozumiem. Wiem też, że ponieważ \(\displaystyle{ (\frac{1}{2})^{k} \cdot (\frac{1}{2})^{n-k}}\) jest stałą (konkretniej jest to \(\displaystyle{ (\frac{1}{2})^{10 000}}\)), to mogę ją wyłączyć przed znak szeregu i zostanie nam suma symboli Newtona. Nie rozumiem natomiast jak można to policzyć, żeby nie sumować multum bardzo dużych liczb "na piechotę"... Od razu powiem, że przejrzałem wszystkie tomy "Rachunku różniczkowego i całkowego" Fichtenholza, w którym są szeregi (czyli tom 2 i 3), ale niezbyt one pomogły, ponieważ - z tego co zauważyłem - tam wszędzie mamy szeregi nieskończone, nigdzie nie odcinamy się od początkowych lub końcowych wyrazów. Padł też pomysł podobny do zamiany kolejności wyrazów w szeregu podobnie jak to ma miejsce w zamianie kolejności całek w twierdzeniu Greena, ale również nie wiem w jaki sposób miałoby to działać... Wzór na dwumian Newtona \(\displaystyle{ (\frac{1}{2} + \frac{1}{2} )^{n}}\) również nic nie dał i wątpię nawet, aby rozwinięcie go w szereg Taylora cokolwiek dało - tak czy tak to by było 1. Wszystkie wyrazy byłyby równe 1, czyli prawdopodobieństwo byłoby 0, co jest wg mnie bez sensu, bo po co wtedy byśmy je liczyli. W związku z tym proszę o pomoc, najlepiej jak najprostsze wyjaśnienie :) A przynajmniej o informację, gdzie w Fichtenholzu to jest jak ktoś znalazł w przeszłości/znajdzie albo nazwy książek, w których znajdują się maksymalnie podobne przykłady (w przypadku Fichtenholza też najlepiej rozdział z nimi) ;)

Wyniki powinny wyjść następujące (przez liczby porządkowe oznaczam numer przypadku) :
1. 1,0000000000000... (zaokrąglenie do 14 miejsc po przecinku),
2. około 1,
3. 0,687505... (i dalej ileś tam miejsc po przecinku uzupełnione odpowiednimi cyframi, prowadzący ich nie podawał),
4. wartość nie została podana.

Wiem również, że jeśli \(\displaystyle{ n}\) oraz krańce przedziałów zmaleją np. \(\displaystyle{ 10x}\), to dalej nie będziemy mogli odczytać wartości dystrybuanty z tablic rozkładu normalnego, ale jeśli \(\displaystyle{ 100x}\) to już tak. Mam natomiast wątpliwości co do wartości dystrybuanty podanej przez prowadzącego, więc tutaj proszę tylko o sprawdzenie i potwierdzenie albo zaprzeczenie wyniku. Liczyłem to samodzielnie i wychodzi mi trochę inne prawdopodobieństwo, zatem pozostaje pytanie czy to prowadzący się pomylił, czy ja.
\(\displaystyle{ P(40 \le S_{100} \le 60) = 0,9648}\).
Ostatnio zmieniony 26 sty 2023, o 22:37 przez Tomasz22, łącznie zmieniany 2 razy.
Tomasz22
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 66
Rejestracja: 23 mar 2022, o 22:52
Płeć: Mężczyzna
wiek: 22

Re: Prawdopodobieństwo w rozkładzie Bernoulliego

Post autor: Tomasz22 »

Okej, prowadzący coś tam mi wyjaśnił. Powiedział mianowicie, że \(\displaystyle{ n!}\) możemy przybliżyć przez \(\displaystyle{ \ln(n!)}\) czyli \(\displaystyle{ \sum_{n} \ln(n)}\) i wyjdzie nam jakaś wartość a potem na różnicę nakładamy eksponentę. Tyle zrozumiałem, ale dalej nie wiem jak to działa, bo tego akurat nie tłumaczył ani nigdzie nie mogę znaleźć. Identycznie było jak podpowiadał, aby to zrobić twierdzeniem Greena dla szeregów, które niby było w "Rachunku różniczkowym i całkowym" Fichtenholza - ani we wszystkich trzech tomach się tego nie doszukałem, ani Internet nie zna tego twierdzenia Greena dla szeregów, jedynie dla całek xD Taki on właśnie jest, że sam nie wie co chce nam przekazać... A ja na pewno to źle zrozumiałem, bo wszędzie wychodzi mi około \(\displaystyle{ e^0=1}\), więc się pytam tutaj jak ten jego zapis rozumieć... Najbardziej zależy mi na wyjaśnieniu na przykładzie (nawet totalnie odbiegającym od tego zadania, tylko rozkład ten sam), bo wtedy to zrozumiem - to po pierwsze. A po drugie przełożę sobie na swoje zadanie czy też zadania ;) A kto wie... Może nawet w wolnej chwili porozwiązuję podobne zadania jak powyższe, hah.

Dodano po 1 miesiącu 12 dniach 19 godzinach 34 minutach 39 sekundach:
Wczoraj prowadzący stwierdził, że to zadanie należy zrobić Prawem Wielkich Liczb, ale zastanawia mnie jak to policzyć, ponieważ o ile w przypadku pierwszego przykładu martwi mnie tylko to jak uzyskać dokładną wartość (\(\displaystyle{ 2* \Phi(20) - 1}\)) czyli 0,999... (więcej niż 14 dziewiątek) (swoją drogą jak ktoś wie jak to policzyć, aby tyle wyszło, to będę bardzo wdzięczny, bo zarówno R jak i Excel podają wartości "1" z tego co pamiętam albo coś w tym rodzaju), w przypadku drugiego przykładu wychodzi \(\displaystyle{ 2 * \Phi(10) - 1}\) czyli patrząc na tablice rozkładu normalnego czy "pnorm" w R właśnie około 1, o tyle w przypadku trzecim powinno wyjść 0,6875... a nie 0,6826... Jak policzyć dokładny wynik?? Proponował już funkcję gamma, twierdzenie Greena dla sum (czyli po prostu zamiast całek w twierdzeniu Greena mamy sumy) oraz wiele, wiele innych metod (w tym symulacyjną metodę Monte Carlo, ale jej nie zrobimy "na piechotę") i Prawo Wielkich Liczb daje spośród tych, które z tej puli wykorzystałem, najdokładniejsze wyniki - ale co jeśli chcę być jeszcze bardziej dokładny? Co wtedy?
Ostatnio zmieniony 26 sty 2023, o 22:49 przez Jan Kraszewski, łącznie zmieniany 1 raz.
ODPOWIEDZ