Czy ktoś może pomóc w rozwiązaniu zadania:
Tekst broszury zawiera n=100000 znaków. W trakcie pisania na komputerze każdy znak może zostać błędnie wprowadzony z prawdopodobieństwem 0,0001. Z kolei redaktor znajduje błąd z prawdopodobieństwem 0,9, po czym tekst wraca do autora, który znajduje każdy z pozostałych błędów z prawdopodobieństwem 0,5. Jaka jest szansa, że po obu korektach broszura będzie zawierała nie więcej niż 3 błędy?
Twierdzenie Poissona - błędy w tekście broszury
Twierdzenie Poissona - błędy w tekście broszury
Ostatnio zmieniony 27 cze 2007, o 14:51 przez styczna, łącznie zmieniany 1 raz.
-
- Użytkownik
- Posty: 204
- Rejestracja: 23 cze 2007, o 14:32
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Siedlce
- Pomógł: 56 razy
Twierdzenie Poissona - błędy w tekście broszury
Prawdopodobiństwo, że po obu korektach n-ty znak, będzie błędny wynosi
\(\displaystyle{ p=\frac{1}{10^{4}}\cdot(1-\frac{9}{10})\cdot\frac{1}{2}=\frac{1}{2\cdot10^{5}}}\)
wobec czego dokładna wartość szukanego prawdopodobieństwa jest równa
\(\displaystyle{ P(X qslant 3)=\sum_{k=0}^{3} {{10^{5} \choose k}\frac{{(2\cdot10^{5}-1)}^{10^{5}-k}}{(2\cdot10^{5})^{10^{5}}}}}\)
Ponieważ policzenie wartości powyższego wyrażenia jest dosyć żmudne, można zastosować przybliżenie rozkładu dwumianowego rozkładem Poissona, z parametrem \(\displaystyle{ \lambda=n\cdot p=\frac{1}{2}}\). Ostatecznie otrzymujemy
\(\displaystyle{ P(X qslant 3)=\sum_{k=0}^{3}{\frac{e^{-\frac{1}{2}}\cdot\frac{1}{2}^{k}}{k!}}\approx 0.998}\)
\(\displaystyle{ p=\frac{1}{10^{4}}\cdot(1-\frac{9}{10})\cdot\frac{1}{2}=\frac{1}{2\cdot10^{5}}}\)
wobec czego dokładna wartość szukanego prawdopodobieństwa jest równa
\(\displaystyle{ P(X qslant 3)=\sum_{k=0}^{3} {{10^{5} \choose k}\frac{{(2\cdot10^{5}-1)}^{10^{5}-k}}{(2\cdot10^{5})^{10^{5}}}}}\)
Ponieważ policzenie wartości powyższego wyrażenia jest dosyć żmudne, można zastosować przybliżenie rozkładu dwumianowego rozkładem Poissona, z parametrem \(\displaystyle{ \lambda=n\cdot p=\frac{1}{2}}\). Ostatecznie otrzymujemy
\(\displaystyle{ P(X qslant 3)=\sum_{k=0}^{3}{\frac{e^{-\frac{1}{2}}\cdot\frac{1}{2}^{k}}{k!}}\approx 0.998}\)