Решение задач о станках. Почти полное руководство

В предыдущих статьях мы разобрали популярные учебные задачи по теории вероятностей: задачи про подбрасывания игральных кубиков и монеток, задачи про стрелков.
В этот раз рассмотрим задачи о станках, и остановимся на трех типах задач: на действия с событиями (станки выходят из строя с разными вероятностями), на формулу Бернулли (вероятности одинаковы) и на формулу полной вероятности и Байеса.
Если вы только учитесь решать задачи, рекомендуем читать всю статью целиком, чтобы понять принцип решения и формулы в каждом случае, научиться отличать задачи друг от друга и подбирать верный подход. Знаете что конкретно ищете? Переходите по ссылкам.
Далее:
- Начало: сложение и умножение вероятностей
- Продолжаем: формула Бернулли
- Совсем иначе: формула полной вероятности и Байеса
- Полезные ссылки
- Решебник по теории вероятностей
Капризные станки и вероятности
Рассмотрим популярный класс задач: про рабочего и капризные станки, которые ломаются/требуют внимания рабочего, причем вероятности выхода из строя заданы и различны для каждого из станков. Нужно найти вероятность выхода из строя одного станка, двух, ни одного и так далее, в зависимости от конкретной задачи.
Основной метод решения подобных задач - использование теорем о сложении и умножении вероятностей, который мы и разберем на примерах ниже. После разобранных примеров вы найдете онлайн калькулятор, который поможет решить подобные задачи буквально в один клик!
Теория: выписываем события
Введем основные события для задачи (независимые, так как каждый станок работает сам по себе):
Ai = (Станок i отказал/потребовал внимания рабочего), i=1,2,3.
Рассматривать в примере будем случаи с 2 или 3 станками. С одним задача вырождается, с четырьмя становится довольно громоздкой, но решается аналогично рассмотренным ниже.
Пусть заданы вероятности выхода станков из строя: pi=P(Ai), и мы можем записать вероятности того, что станки продолжают работать: qi=1−pi=P(¯Ai).
Вводим также события, вероятности которых обычно нужно найти в заданиях:
Xk = (В точности k станков отказали), k=0,1,2,3.
Теория: случай 2 станков
Итак, у нас есть 2 станка, отказывающие с вероятностями p1 и p2 соответственно.
Событие X0 = (0 станков отказали) = (Все станки работают). Его можно записать как произведение событий X0=¯A1⋅¯A2, поэтому вероятность
P(X0)=P(¯A1⋅¯A2)=P(¯A1)⋅P(¯A2)=q1⋅q2.(1)Событие X1 = (1 станок отказал). Подумаем, когда такое событие произойдет:
1. Когда первый станок откажет (событие A1) и одновременно с этим второй станок работает (событие ¯A2), то есть получили произведение событий A1⋅¯A2.
2. Когда второй станок откажет (событие A2) и одновременно с этим первый станок работает (событие ¯A1), то есть получили произведение событий ¯A1⋅A2.
Так как других вариантов нет, а эти два варианта - несовместные (они не могут произойти одновроменно, или первая ситуация, или вторая), то по теореме сложения вероятностей несовместных событий:
P(X1)=P(A1⋅¯A2+¯A1⋅A2)=P(A1⋅¯A2)+P(¯A1⋅A2)=
дальше уже по известной теореме умножения вероятностей раскрываем скобки:
=P(A1)⋅(¯A2)+P(¯A1)⋅P(A2)=p1⋅q2+q1⋅p2.
Мы получили формулу, позволяющую найти вероятность в точности одного отказавшего станка из двух:
P(X1)=p1⋅q2+q1⋅p2.(2)
Событие X2 = (2 станка отказали). Его можно записать как произведение событий X2=A1⋅A2, поэтому вероятность
P(X2)=P(A1⋅A2)=P(A1)⋅P(A2)=p1⋅p2.(3)Онлайн-калькулятор для задачи о двух станках
Укажите вероятности отказа станков:Теория: случай 3 станков
Быстренько обобщим наши формулы для случая 3 станков, отказывающих с вероятностями p1, p2 и p3.
Ни один станок не отказал:
P(X0)=P(¯A1⋅¯A2⋅¯A3)=P(¯A1)⋅P(¯A2)⋅P(¯A3)=q1⋅q2⋅q3.(4)В точности один станок отказал, остальные два - нет:
P(X1)==P(A1)⋅P(¯A2)⋅P(¯A3)+P(¯A1)⋅P(A2)⋅P(¯A3)+P(¯A1)⋅P(¯A2)⋅P(A3)==p1⋅q2⋅q3+q1⋅p2⋅q3+q1⋅q2⋅p3.(5)В точности два станка отказали, а один - работает:
P(X2)==P(A1)⋅P(A2)⋅P(¯A3)+P(A1)⋅P(¯A2)⋅P(A3)+P(¯A1)⋅P(A2)⋅P(A3)==p1⋅p2⋅q3+p1⋅q2⋅p3+q1⋅p2⋅p3.(6)Все три станка отказали:
P(X3)=P(A1⋅A2⋅A3)=P(A1)⋅P(A2)⋅P(A3)=p1⋅p2⋅p3.(7)Онлайн-калькулятор для задачи о трех станках
Укажите вероятности отказа станков:Практика: укрощаем станки
Пример 1. Два станка работают независимо друг от друга. Вероятность того, что первый станок проработает смену без наладки, равна 0,9, а второй – 0,8. Найти вероятность того, что: а) оба станка проработают смену без наладки, б) оба станка за смену потребуют наладки.
Итак, случай с 2 станками, используем формулы (1) и (3), чтобы найти искомые вероятности. Важно, какое событие мы считаем базовым: выше в теории мы использовали "станок откажет", тут же удобнее событие "станок проработает смену" (при этом формулы сохраняют вид, но легко использовать не ту, будьте внимательны).
Итак, пусть pi - вероятность i-му станку проработать смену без наладки. И нужные вероятности:
1) Оба станка проработают смену без наладки:
P(A1⋅A2)=P(A1)⋅P(A2)=p1⋅p2=0,9⋅0,8=0,72.2) Оба станка за смену потребуют наладки:
P(¯A1⋅¯A2)=P(¯A1)⋅P(¯A2)=q1⋅q2=(1−0,9)⋅(1−0,8)=0,1⋅0,2=0,02.Пример 2. Вероятности бесперебойной работы для каждого из двух станков соответственно равны 0,95 и 0,8. Найти вероятность того, что за смену: а) произойдет остановка только одного станка; б) остановится хотя бы один станок.
Еще одна задачка про 2 станка. Так как в вопросах идет речь именно об остановках станка, их и будем считать базовыми событиями:
Ai = (Станок i остановился), i=1,2, p1=1−0,95=0,05, p2=1−0,8=0,2.
а) произойдет остановка только одного станка (используем формулу (2)):
P1=P(A1)⋅(¯A2)+P(¯A1)⋅P(A2)==p1⋅q2+q1⋅p2=0,05⋅0,8+0,95⋅0,2=0,23.б) В этом случае удобно сначала найти вероятность противоположного события "Ни один станок не остановится" (оба работают):
P0=P(¯A1⋅¯A2)=q1⋅q2=(1−0,05)⋅(1−0,2)=0,95⋅0,8=0,76.Тогда вероятность того, что остановится хотя бы один станок, равна:
1−P0=1−0,76=0,24.Теперь рассмотрим пример задачи с тремя станками, в которой используем все формулы, выведенные выше (см. (4)-(7)).
Пример 3. Рабочий обслуживает три станка. Вероятности того, что станки потребуют внимания рабочего в течение часа, соответственно равны p1=0,9,p2=0,8,p3=0,7. Найти вероятность того, что в течение некоторого часа внимания рабочего потребует:
1) все станки,
2) ни один станок,
3) какой-либо один станок,
4) какие-либо два станка,
5) хотя бы один станок.
Вводим базовые независимые события Ai = (Станок i потребовал внимания рабочего в течение часа), i=1,2,3. По условию выписываем вероятности: p1=0,9, p2=0,8, p3=0,7. Тогда q1=0,1, q2=0,2, q3=0,3.
Найдем вероятность события X= (Все станки потребуют внимания в течение часа) по формуле (7):
P(X)=P(A1⋅A2⋅A3)=p1⋅p2⋅p3=0,9⋅0,8⋅0,7=0,504.Найдем вероятность события Y= (Ни один станок не потребует внимания в течение часа) по формуле (4):
P(Y)=P(¯A1⋅¯A2⋅¯A3)=q1⋅q2⋅q3=0,1⋅0,2⋅0,3=0,006.Найдем вероятность события Z= (Один станок потребует внимания в течение часа) по формуле (5):
P(Z)=p1⋅q2⋅q3+q1⋅p2⋅q3+q1⋅q2⋅p3==0,9⋅0,2⋅0,3+0,1⋅0,8⋅0,3+0,1⋅0,2⋅0,7=0,092.Найдем вероятность события Q= (Два станка потребуют внимания в течение часа) по формуле (6):
P(Q)=p1⋅p2⋅q3+p1⋅q2⋅p3+q1⋅p2⋅p3==0,9⋅0,8⋅0,3+0,9⋅0,2⋅0,7+0,1⋅0,8⋅0,7=0,398.Также эту вероятность можно выразить через уже найденные ранее:
P(Q)=1−P(X)−P(Y)−P(Z)=1−0,504−0,006−0,092=0,398.Найдем вероятность события W= (Хотя бы один станок потребует внимания в течение часа), учитывая что оно противоположно событию Y:
P(W)=1−P(Y)=1−0,006=0,994.Пример 4. Рабочий обслуживает три станка. Вероятность выхода из строя за смену для них, соответственно, равна 0,75; 0,8 и 0,7. Найти вероятность того, что за смену выйдут из строя не менее двух станков.
Рассматриваем события Ai = (Станок i за смену вышел из строя), i=1,2,3. По условию даны вероятности: p1=0,75, p2=0,8, p3=0,7. Тогда q1=0,25, q2=0,2, q3=0,3.
Событие X = (За смену выйдут из строя не менее двух станков) можно представить как сумму несовместных событий X2 = (За смену выйдут из строя 2 станка) и X3 = (За смену выйдут из строя 3 станка). Их вероятности найдем по формулам (6) и (7):
P(X2)=p1⋅p2⋅q3+p1⋅q2⋅p3+q1⋅p2⋅p3==0,75⋅0,8⋅0,3+0,75⋅0,2⋅0,7+0,25⋅0,8⋅0,7=0,425. P(X3)=P(A1⋅A2⋅A3)=p1⋅p2⋅p3=0,75⋅0,8⋅0,7=0,42.Тогда искомая вероятность:
P(X)=P(X2)+P(X3)=0,425+0,42=0,845.И, наконец, рассмотрим одну задачу с четырьмя станками.
Пример 5. Рабочий обслуживает 4 станка, работающих независимо друг от друга. Вероятность того, что в течение смены первый станок потребует внимания рабочего, равна 0,3, второй – 0,6, третий – 0,4 и четвёртый – 0,25. Найти вероятность того, что в течение смены хотя бы один станок потребует внимания мастера.
Пусть pi, i=1,2,3,4 - вероятность того, что станок потребует внимания мастера. Рассмотрим событие X = (в течение смены хотя бы один станок потребует внимания мастера) и противоположное ¯X=(В течение смены все станки не потребуют внимания мастера). Найдем его вероятность:
P(¯X)=P(¯A1⋅¯A2⋅¯A3⋅¯A4)=P(¯A1)⋅P(¯A2)⋅P(¯A3)⋅P(¯A4)==(1−p1)⋅(1−p2)⋅(1−p3)⋅(1−p4)==(1−0,3)⋅(1−0,6)⋅(1−0,4)⋅(1−0,25)=0,126.Вероятность нужного события тогда:
P(X)=1−P(¯X)=1−0,126=0,874.Еще: другие примеры на действия с событиями
Одинаковые станки и формула Бернулли
Рассмотрим частный случай предыдущей "задачи о капризных станках", когда все станки отказывают с одинаковой вероятностью p. Тогда, чтобы найти вероятность отказа в точности k станков из n можно использовать единственную формулу Бернулли:
Pn(k)=Ckn⋅pk⋅(1−p)n−k=Ckn⋅pk⋅qn−k.(8)Пример 6. Рабочий обслуживает пять однотипных станков. Вероятность того, что станок потребует внимания рабочего в течение дня, равна 0,3. Найти вероятность того, что в течение дня этих требований будет ровно четыре.
Вот типовая задача на формулу Бернулли. Выписываем из задачи: n=5 (число станков), p=0,3 (вероятность того, что станок потребует внимания), q=1−p=0,7 (вероятность бесперебойной работы).
Найдем вероятность того, что ровно 4 станка потребуют внимания рабочего по формуле (8):
P5(4)=C45⋅0,34⋅0,75−4=5⋅0,34⋅0,7=0,028.Пример 7. Вероятность поломки одного из 6 работающих независимо друг от друга станков равна 0,2. Если происходит поломка, станок до конца дня не работает. Какова вероятность того, что в течение дня сломается более 2 станков?
Еще одна задача про станки, которые ломаются с одинаковой вероятностью. Основные данные: n=6 (число станков), p=0,2 (вероятность поломки), q=1−p=0,8.
Найдем вероятность того, что в течение дня сломается более двух станков, используя переход к противоположному событию (в течение дня сломается 0, 1 или 2 станка):
P6(k>2)=1−P6(k≤2)=1−(P6(0)+P6(1)+P6(2))==1−(C06⋅0,20⋅0,86+C16⋅0,21⋅0,85+C26⋅0,22⋅0,84)==1−(0,86+6⋅0,2⋅0,85+15⋅0,22⋅0,84)=0,099.Пример 8. На рабочем участке 5 однотипных станков. Вероятность того, что каждый из них исправен, равна 0,8. Плановое задание может быть выполнено, если исправно не менее 3 станков. Какова вероятность, что задание будет выполнено?
Думаю, тут можно обойтись только формулой, согласны?
P5(k≥3)=P5(3)+P5(4)+P5(5)==C35⋅0,83⋅0,22+C45⋅0,84⋅0,21+C55⋅0,85⋅0,20==10⋅0,83⋅0,22+5⋅0,84⋅0,2+0,85=0,942.Пример 9. В цехе работают 8 станков. Вероятность безотказной работы каждого 0,9. Найти вероятность того, что хотя бы один станок откажет в работе.
Как и почти всегда, когда в задаче есть "хотя бы один", используем переход к противоположному событию "Все станки работают":
P8(k≥1)=1−P8(k<1)=1−P8(0)=1−0,98=0,57.Пригодится: онлайн-калькуляторы для Бернулли
Задачи на полную вероятность
Рассмотрим еще один тип задач со станками, который оооочень распространен в домашних и контрольных работах, и относится к теме полной вероятности.
Теорию вы сможете найти по ссылке выше, а тут я кратко напомню основные шаги:
- Находим в задаче полную группу гипотез Hi.
- Определяем основное событие A (которое обычно происходит с разной вероятностью в зависимости от того, какая из гипотез Hi верна).
- Выписываем из условия или вычисляем вероятности: P(Hi), P(A|Hi).
- Подставляем в нужную формулу: полной вероятности (9) или Байеса (10).
Пример 10. В цехе работают 20 станков. Из них 10 марки А, 6 марки В и 4 марки С. Вероятность того, что качество детали окажется отличным для этих станков соответственно равна 0,9; 0,8; 0,7. Какой процент отличных деталей выпускает цех в целом?
Введем полную группу гипотез:
Н1 = (Деталь изготовлена на станке марки А),
Н2 = (Деталь изготовлена на станке марки В),
Н3 = (Деталь изготовлена на станке марки С).
Вероятности гипотез найдем как отношение числа станков нужной марки к общему числу станков в цехе:
P(H1)=10/20=0,5,P(H2)=6/20=0,3,P(H3)=4/20=0,2.Введем событие А = (Деталь отличного качества). По условию известны априорные вероятности: P(A|H1)=0,9,P(A|H2)=0,8,P(A|H3)=0,7. Тогда вероятность события А найдем по формуле полной вероятности (9):
P(A)=3∑i=1P(A|Hi)⋅P(Hi)=0,5⋅0,9+0,3⋅0,8+0,2⋅0,7=0,83Получили 0,83 или 83% отличных деталей в цехе.
Пример 11. Три станка подают детали в общий бункер. Вероятность выпуска бракованной продукции для первого станка 0,03, для второго – 0,02, и для третьего 0,01. Производительность первого станка в 3 раза больше производительности второго, а производительность третьего в два раза больше второго. Какова вероятность того, что взятая наудачу деталь из бункера окажется годной?
И как обычно, начинаем с ввода гипотез: Нi = (Деталь изготовлена на i-ом станке) и основного события A = (Взята годная деталь).
Чтобы найти вероятности гипотез, используем данные о производительности станков. Пусть производительность второго станка x, тогда производительность первого - 3x, производительность третьего - 2x. Тогда можно вычислить вероятности гипотез по классическому определению вероятности:
P(H1)=3xx+3x+2x=12,P(H2)=xx+3x+2x=16,P(H3)=2xx+3x+2x=13.Теперь надо найти вероятность того, что годная деталь изготовлена на i-ом станке. По условию даны вероятность изготовления бракованных деталей, откуда найдем:
P(A|H1)=1−0,03=0,97,P(A|H2)=1−0,02=0,98,P(A|H3)=1−0,01=0,99.Вероятность того, что взятая наудачу деталь из бункера окажется годной, находим по формуле полной вероятности (9):
P(A)=3∑i=1P(A|Hi)⋅P(Hi)=12⋅0,97+16⋅0,98+13⋅0,99=0,978.Пример 12. На склад поступили детали с 3-х станков. На первом станке изготовлено 40% деталей от их общего количества, на 2-ом – 35% и на третьем – 25%. Причем на первом станке было изготовлено 90% деталей 1-го сорта, на втором 80% и на третьем – 70%. Известно, что наугад выбранная со склада деталь оказалась деталью 1-го сорта. Найти вероятность того, что она была изготовлена на 2-м станке.
Начало решения абсолютно аналогично предыдущим задачам: Нi = (Деталь изготовлена на i-ом станке), A = (Взята деталь первого сорта).
P(H1)=40%=0,4,P(H2)=35%=0,35,P(H3)=25%=0,25. P(A|H1)=90%=0,9,P(A|H2)=80%=0,8,P(A|H3)=70%=0,7.Сначала найдем вероятность события A:
P(A)=3∑i=1P(A|Hi)⋅P(Hi)=0,4⋅0,9+0,35⋅0,8+0,25⋅0,7=0,815.Найдем апостериорную вероятность того, что деталь изготовлена на втором станке, если она оказалась 1-го сорта, используя формулу Байеса (10):
P(H2|A)=P(A|H2)⋅P(H2)P(A)=0,35⋅0,80,815=0,344.Еще: другие примеры на полную вероятность
Полезные ссылки по ТВ
Решебник по вероятности
А здесь вы найдете почти 400 задач о станках с полными решениями (вводите часть текста для поиска своей задачи):