- •Оглавление
- •1. Схема Бернулли 20
- •2. Дискретные случайные величины 24
- •4. Докажите, что для биномиального закона распределения сл. Величина с вероятностью успеха р в каждом из n независимых испытаний выполняется равенство: 32
- •Что называется случайным событием, связанным с опытом? Как определяется событие, противоположное данному? Приведите примеры.
- •Что называется суммой и произведением событий а и в? Имеют ли смысл сумма и произведение событий, относящихся к разным опытам? Перечислите все случай наступления события
- •Докажите, что . Что означает событие ?
- •Какие события называются достоверными и невозможными и каковы их ве-роятности? Пусть a, b и c – случайные события. Перечислите все случаи наступления события .
- •В каком случае событие в называют следствием события а? Какие события называются равными? Объясните, почему .
- •Пусть а и в – случайные события. Упростите выражение . Найдите событие, противоположное событию .
- •Дайте определение условной вероятности и приведите его статистическую интерпретацию. Укажите примеры, когда: 1) ; 2)
- •Как соотносятся понятия независимые события а и в и несовместные события а и в? Следует ли из независимости событий а,в,с независимость событий ав и ? Почему?
- •В чем состоит геометрический подход к определению вероятности? Как находится вероятность попадания в заданное множество, если точка случайно выбирается на отрезке ab? в треугольнике abc?
- •24. В чем состоит геометрический подход к определению вероятности? Как находится вероятность попадания в заданное множество, если точка случайно выбирается в круге радиуса r? в кубе со стороной a?
- •25. Что такое полная группа событий? Приведите пример, когда события ав, и не образуют полной группы событий.
- •26. Верно ли, что события образуют полную группу для любых событий а и в? Ответ обоснуйте.
- •28. Сформулируйте и докажите формулу полной вероятности. Приведите пример ее применения.
- •1.Схема Бернулли
- •30. В чем состоит схема Бернулли? Запишите формулу для вероятности успехов в серии испытаний по схеме Бернулли и приведите пример ее применения.
- •40. Запишите приближенные формулы Пуассона. При каких условиях они дают хорошее приближение? Приведите пример их применения.
- •2.Дискретные случайные величины
- •42. Сформулируйте основные свойства функции распределения случайной величины и продемонстрируйте их на примере.
- •46. Что называется геометрическим распределением с параметром ? Приведите пример опытов, в котором определена случайная величина, распределенная по геометрическому закону с параметром .
- •48. Какой закон распределения называется законом Пуассона? в чем состоит связь этого закона с предельной теоремой Пуассона (приближенной формулой Пуассона)?
- •50. Пусть – независимые случайные величины, принимающие с вероятностью значения 0 и 1. Верно ли, что и – независимые случайные величины? Ответ обоснуйте.
- •52. Перечислите основные свойства математического ожидания дискретной случайной величины. Объясните, что понимается под суммой и произведением случайных величин?
- •53. Приведите (с обоснованием) пример дискретного распределения вероятностей, для которого не существует математическое ожидание.
- •54. Может ли математическое ожидание дискретной случайной величины, принимающей целые значения, быть числом нецелым? Ответ обоснуйте.
- •55. Пусть – дискретная случайная величина, принимающая только неотрицательные значения и имеющая математическое ожидание . Докажите, что .
- •58. Как определяется и что характеризует дисперсия дискретной случайной величины X ? Перечислите основные свойства дисперсии.
- •4.Докажите, что для биномиального закона распределения сл. Величина с вероятностью успеха р в каждом из n независимых испытаний выполняется равенство:
- •70. Чему равен и Cov при условии независимости случайных величин ? Что можно сказать о , если , где и – некоторые числа ? Ответ обоснуйте.
- •10.Перечислите основные свойства функции плотности вероятности. Чем объясняется название «плотность вероятности»?
- •11.Как определяется показательный закон распределения с параметром ? Укажите формулу для функции плотности , найдите соответствующую функцию распределения и постройте графики функций и .
- •12.Как определяется равномерный закон распределения на отрезке ? Укажите формулу для функции плотности , найдите соответствующую функцию распределения и постройте графики функций и .
- •76. Возможно ли равномерное распределение на всей числовой оси? Чему равна вероятность для равномерно распределенной на отрезке случайной величины ? Рассмотрите случаи: 1) и 2)
- •78. Запишите плотность распределения нормальной случайной величины , для которой . Как изменится график плотности распределения, если: а) увеличится б) увеличится ?
- •82. Объясните (с доказательством) вероятностный смысл параметра в формуле для функции плотности случайной величины , распределенной по нормальному закону.
- •90. Сформулируйте определение эксцесса случайной величины и укажите его основные свойства. Чему равен эксцесс для нормального распределения?
- •92. Что называется системой случайных величин? Сформулируйте определение функции распределения двумерного случайного вектора и дайте его геометрическую интерпретацию.
- •93. Сформулируйте основные свойства функции распределения случайного вектора и приведите пример двумерной функции распределения.
- •98. Как можно найти функцию распределения, fxy(X,y) случайного вектора (X,y) с независимыми компонентами X и y , если известны их функции распределения f(X)X и f(y)y? Ответ обоснуйте.
- •Числовые характеристики случайного вектора
- •99. Как найти математическое ожидание функции φ(X,y) , где X,y – компоненты случайного вектора (X ,y) ? Как определяются начальные νk ,l и центральные μk ,l моменты случайного вектора (X ,y)?
- •100. Каков смысл начальных ν 0,1 , ν 1,0 и центральных μ 1,0 μ 0,1 μ 1,1, , моментов двумерного случайного вектора (X,y) ? Ответ обоснуйте.
- •101. Дайте определение корреляционной и ковариационной матриц для системы случайных величин х1,х2…Хn и сформулируйте их основные свойства.
- •104. Как определяются условные законы распределения для дискретных случайных величин X и y?
- •107. Сформулируйте и докажите неравенство Чебышева.
- •109. Сформулируйте и докажите теорему Чебушева для бесконечной последовательности случайных величин с одинаковыми математическими ожиданиями и дисперсиями, ограниченными одним и тем же числом.
- •110. Сформулируйте и докажите теорему Бернулли (закон больших чисел)
- •111. Сформулируйте центральную предельную теорему. Укажите примеры ее применения.
- •112. Сформулируйте центральную предельную теорему для одинаково распределенных случайных величин и приведите пример ее применения.
- •113. Используя центральную предельную теорему, обоснуйте интегральную формулу Лапласа.
Дайте определение условной вероятности и приведите его статистическую интерпретацию. Укажите примеры, когда: 1) ; 2)
Пусть А и В случайные события по отношению к какому либо опыту причем P(B) неравно 0. число РB(А)=Р(АВ)/Р(В) называют вероятностью события А при условии что событие В уже наступило или просто условной вероятностью А. Наличие условной вероятности (РB(А)≠Р(А)) между событиями определяет их взаимосвязь.
Статистическая
интерпретация: Рассмотрим некий
эксперимент и 2 соб. А и В. Повторим опыт
к раз. Пусть
-
число опытов, в которых произойдет
событие А при условии что В тоже
произойдет.
1) Р(А/B)>Р(А) бросаем кость, В- выпало четное, А-выпала двойка. Р(А)=1/6 РB(А)=1/3 2) P(A/B)=P(A) бросаем кость. А-выпало от 1 до 2, В-выпало от 2 до 4. P(A)=1/3, P(A/B)=1/3.
14. Что такое правило умножения вероятностей: а) для независимых событий A и В? Для любых А и В? Запишите правило умножения вероятностей для трех (зависимых) событий A,B и C. Приведите примеры применения соответствующих формул.
Для двух независимых событий А и В имеем Р(АВ)=Р(А)*Р(В)- правило умножения вероятностей для двух событий( тк для независ событий РB(А)=Р(А)). Вероятность произведения равна произведению вероятностей. Для двух любых событий А и В выполняется равенство Р(АВ)=РB(А)Р(В). Для трех любых событий: Р(АВС)=Р(А)РА(В)РАВ(С).
Пример: 1)колода карт А- вытянем туза, В – вытянутая карта черной масти. Р(А)=4/36 Р(В)=18/36 всего в колоде два черных туза Р(АВ)=2/36, Р(АВ)=Р(А)*Р(В)
2) В- выпало четное, А-выпала двойка Р(В)=1/2 РB(А)=1/3, Р(АВ)=РB(А)Р(В)
Вероятность выпадения двойки 1/6.
Как определяется независимость в случае трех событий? Рассмотрите пример: пусть в опыте с бросанием двух монет события A, В, С означают: А – на первой монете выпал герб; B – на второй монете выпал герб; C – обе монеты упали на одну сторону. Будут ли независимы все три события? Почему?
События А1, А2….Аn являются независимыми если вероятность любого из них не меняется при наступлении какого угодно числа событий из остальных.
Р(АВ)=Р(А)*Р(В); Р(АС)=Р(А)*Р(С); Р(СВ)=Р(С)*Р(В) в системе
Р(АВС)=Р(А)Р(В)Р(С) Все три события не будут независимы так как при событие С зависит от А и В: Если А и В произошли то Р(С)=1, если А и В не произошли Р(С)=1, а если А произошло а В нет и наоборот Р(С)=0.Поэтому справедливо Р(АВС)=Р(А)РА(В)РАВ(С)= 1/2*1/2*1=1/4 а не Р(АВС)=Р(А)Р(В)Р(С)
Как соотносятся понятия независимые события а и в и несовместные события а и в? Следует ли из независимости событий а,в,с независимость событий ав и ? Почему?
Если события
независимы то вероятность их осуществления
не меняется при наступлении любого
количества из них. Если же события
несовместны то наступление одного из
них исключает наступление второго. В
данном примере надо найти что АВ
и
независимы, то
есть
.
АB=AB* =AB(C+ )=ABC+AB Из несовместности:
P(AB)=P(ABC)+P(AB )=P(AB)P(C)+P(AB )
Р(АВ )=Р(АВ)-Р(АВ)Р(С)=Р(АВ)(1-Р(С))=Р(АВ)*Р( )
События А и
независимы,
события А и
также независимы. При этом события В и
С несовместны. Следует ли из этого, что
события А и В+С независимы? Ответ
необходимо обосновать.
В и С несовместны, т.е. Р(ВС)=0, т.к. В*С=
Р(А*(В+С))=Р(А)*Р(В+С) - ?
из того, что А и незав А и В независимы по теореме.
из того, что А и незав А и С
Р(А)=Р(А +АВ)=Р(А )+Р(АВ-т.к. несовместимы)=Р(А)*Р( )+Р(АВ)
Р(АВ)=Р(А)-Р(А) Р( )=Р(А)*Р(В), ч.т.д
Р(А(В+С)=Р(АВ+АС)=(А и С несовм)=Р(АВ)+Р(АС)=(А и В –независ, А и С-независ)= Р(А)*Р(В)+Р(А)*(Р(С))=Р(А)*(Р(В)+Р(С))=(В и С-несовм)=Р(А)*(Р(В+С)), ч.т.д.
Как определяется независимость событий А1,А2,……,Аn , в случае если n>2? Является ли равенство Р(А1А2А3)=Р(А1)*Р(А2)*Р(А3) достаточным для независимости событий А1,А2,А3? Ответ обоснуйте
События А1,А2,……,Аn называются независимыми в сов-ти, если для любого подмножества номеро/индексов:
k≤n,
выполняется:
Р(Аi1Ai2…Aik) =Р(Аi1)…Р(Aik)
Для независимости 3-х событий необходимо выполнить след. равенства.
Р(АВ)=Р(А)Р(В)
Р(АС)=Р(А)Р(С)
Р(ВС)=Р(В)Р(С)
Р(АВС)=Р(А)Р(В)Р(С)
Имеется две игральные кости: одна-симметричная, вторая-несимметричная. Пусть р-вероятность того, что при одновременном броске данных костей на них выпадет одинаковое число очков. Докажите, р=1/6.
А-несимметр. кость
