Биномиальное распределение включает в себя дискретный случайная переменная. Вероятности в биномиальной обстановке можно рассчитать простым способом, используя формулу для биномиального коэффициента Хотя в теории это простой расчет, на практике он может стать довольно утомительным или даже вычислительно невозможным. рассчитать биномиальные вероятности. Эти проблемы можно обойти, вместо этого используя нормальное распределениеаппроксимировать биномиальное распределение. Мы увидим, как это сделать, пройдя все этапы расчета.
Шаги к использованию нормальной аппроксимации
Во-первых, мы должны определить, целесообразно ли использовать нормальное приближение. Не каждый биномиальное распределение та же. Некоторые экспонаты достаточно перекос что мы не можем использовать нормальное приближение. Чтобы проверить, следует ли использовать нормальное приближение, нам нужно посмотреть на значение п, которая является вероятностью успеха, и Nэто число наблюдений нашего биноминальная переменная.
Чтобы использовать нормальное приближение, мы рассмотрим оба
н.п. и N( 1 - п ). Если оба эти числа больше или равны 10, то мы имеем право использовать нормальное приближение. Это общее правило, и, как правило, чем больше значения н.п. и N( 1 - п ), тем лучше приближение.Сравнение между биномиальным и нормальным
Мы сравним точную биномиальную вероятность с вероятностью, полученной в нормальном приближении. Мы рассматриваем подбрасывание 20 монет и хотим знать вероятность того, что пять монет или меньше были головами. Если Икс это количество головок, тогда мы хотим найти значение:
П(Икс = 0) + P (Икс = 1) + P (Икс = 2) + P (Икс = 3) + P (Икс = 4) + P (Икс = 5).
использование формулы бинома для каждой из этих шести вероятностей видно, что вероятность составляет 2,0695%. Теперь мы увидим, насколько близко наше нормальное приближение будет к этому значению.
Проверяя условия, мы видим, что оба н.п. и н.п.(1 - п) равны 10. Это показывает, что в этом случае мы можем использовать нормальное приближение. Мы будем использовать нормальное распределение со средним н.п. = 20 (0,5) = 10 и стандартное отклонение (20 (0,5) (0,5))0.5 = 2.236.
Определить вероятность того, что Икс меньше или равно 5, нам нужно найти Z-счет на 5 в нормальном распределении, которое мы используем. таким образом Z = (5 – 10)/2.236 = -2.236. Посоветовавшись с таблицей Z- мы видим, что вероятность того, что Z меньше или равно -2,236, то есть 1,267%. Это отличается от фактической вероятности, но находится в пределах 0,8%.
Поправочный коэффициент непрерывности
Чтобы улучшить нашу оценку, целесообразно ввести поправочный коэффициент непрерывности. Это используется потому, что нормальное распределение является непрерывный тогда как биномиальное распределение дискретно. Для биномиальной случайной величины гистограмма вероятности для Икс = 5 будет включать в себя столбец, который идет от 4,5 до 5,5 и с центром в 5.
Это означает, что для приведенного выше примера вероятность того, что Икс меньше или равно 5 для биномиальной переменной следует оценивать по вероятности того, что Икс меньше или равно 5,5 для непрерывной нормальной переменной. таким образом Z = (5.5 – 10)/2.236 = -2.013. Вероятность того, что Z