- •1. Предмет теории вероятности.
- •2.1. Вероятностное пространство. Пространство элементарных событий.
- •2.2. Алгебра событий
- •2.3. Вероятность: аксиомы вероятности, свойства вероятности.
- •3. Дискретные вероятностные пространства. Классическая вероятность.
- •4 Абсолютно непрерывные вероятностные пространства. Геометрические вероятности. Задача Бюффона. Парадокс Бертрана. Задача о встрече.
- •8. Формула Байеса (вероятности гипотез). Примеры.
- •5. Условные вероятности. Примеры.
- •6. Вероятность произведения событий. Примеры.
- •7. Формула полной вероятности. Примеры.
- •9. Повторение испытаний. Схема Бернулли. Примеры.
- •10.1. Теорема Пуассона:
- •10.3. Интегральная теорема Муавра-Лапласа.
- •10.4. Отклонение относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаний.
- •10.5. Обратная задача к схеме Бернулли. Задача.
- •11.1. Функция распределения. Свойства функции распределения.
- •11.2. Дискретные и абсолютно непрерывные распределения.
- •11.3. Свойства плотности распределения вероятностей. Наиболее распространенные распределения.
- •12.1. Многомерные функции и плотности распределения вероятностей, свойства.
- •12.2. Независимость случайных величин.
- •13. Функции от случайных величин
- •14.1. Математическое ожидание случайной величины, свойства, примеры, мат ожидание наиболее распространенных распределений.
- •14.2. Дисперсия. , средне квадратичное отклонение; свойства. Дисперсии наиболее распространенных распределений.
- •14.3. Моменты.
- •14.4. Ковариация. Коэффициент корреляции.
- •15.1. Закон больших чисел
- •15.2. Некоторые оценки распределения случайных величин: нр-во Чебышева, теорема Чебышева.
- •15.3. Частные случай теоремы Чебышева: теорема Бернулли; теорема Пуассона и др.
- •15.4. Теорема Маркова.
- •15.5. Усиленный закон больших чисел: неравенство Колмогорова, теорема Колмогорова.
- •16.1. Производящие функции: свойства, теоремы, примеры.
- •16.2. Характеристические функции, свойства, теоремы.
- •16.3. Примеры подсчета характеристических функций.
- •16.4. Предельные теоремы для характеристических функций (прямая и обратная)
- •16.5. Формула обращения для характеристической функции.
- •16.6. Центральная предельная теорема
- •16.8. Понятие асимптотической нормальности
- •17. Многомерное нормальное распределение.
2.1. Вероятностное пространство. Пространство элементарных событий.
Введем множество - элементарных исходов экспериментов (пространство элементарных событий). Выделим в этих пространствах класс событий U – алгебра или σ-алгебра событий. На множестве U зададим функцию Р, удовлетворяющую некоторым условиям. Назовем ее вероятностью. Тогда тройка (, U, P), которая вводится при формализации любой вероятностной задачи называется вероятностным пространством.
Пространство элементарных событий. Произвольное множество называется пространством элементарных событий. Элементы w - элементарные события. Эти понятия являются первоначальными. В реальном опыте элементарным событиям соответствуют взаимно-исключающие исходы. Дело в том, что для любой задачи пространство элементарных исходов подбирается наиболее подходящим образом. Например 1) подбрасывание монеты = {w1, w2}={wг, wр}={“Г”, “Р”} 2) подбрасывание игральных костей = {w1, w2, w3, w4, w5, w6} 3) подбрасывание монеты n–раз n=3 , = {ГГГ, ГГР, ГРГ, РГГ, РРГ, РГР, ГРР, РРР} количество элементарных исходов определяется по формуле 2n 23 = 8. 4) Работа телефонной станции. Здесь - дискретное счетное множество = {0,1,2,…} где wi = i обозначает число вызовов в течение времени [0, T]. Предполагается, что большое число вызовов происходит с очень малой вероятностью, что совпадает с практикой. Если вместе с числом вызовов рассматривать и момент их поступления, то представится виде множества ступенчатых функций, где любое ее значение const – время между моментами поступления вызовов. Эта функция имеет скачок в момент поступления вызова . 5) стрельба по плоской мишени. Введем в плоскости мишени прямоугольную систему координат. И к любому исходу опыта попадание в определенную точку плоскости поставим в соответствие координату. Тогда = {(u,v): –∞ < u,v <+∞ u,v R} – пространство элементарных событий. 6) броуновское движение. В микроскоп в течение [0, Т] наблюдается движение частицы подвергается большому числу ударов со сторону молекул. Исходом этого опыта будет определенная траектория движения этих частиц. Если интересоваться движению частицы вдоль заданного направления, что в любой момент времени t[0, Т] положение ее проекции на заданное направление будет определяться x(t). В этом случае = {x(t)} – есть множество непрерывных действительных функций, определенных на временном промежутке [0, T].
2.2. Алгебра событий
Случайные события
будем называть любое подмножество
множества W
= {w1,…,wn},
W
= {w1,…,wn,
…} если оно конечно или счетно. Для
произвольного W
случайным событием будем называть
только подмножество из некоторого
класса U
подмножества в W.
ОПЕРАЦИИ НАД СОБЫТИЯМИ. Пусть есть
события А и В. 1) А+В = АВ
– сумма двух событий. 2) АВ = АВ
– произведение двух событий. 3) А\В –
разность двух событий. 4) Событие W
называется достоверным. 5) Событие
= W
\ W
- называется невозможностью. 6)
= W
\ А – событие, противоположное А. 7) А и
В несовместны, если АВ =
8) Если АВ
<=> BA,
то А подмножество В 9) Элемент множества
W
обозначают w.
wW.
ЗАМЕЧАНИЕ: понятие суммы и произведения
событий переносятся на бесконечные
последовательности А1+…+Аn
=
А1*…*Аn
=
Для произвольных событий имеет место
А+А=А; А*А=А; А*
=
(А+В)С = АС+ВС. Док-во
!
То есть доказать, что, если w
то w
и наоборот – если w
,
то w
.
(=>)
(<=)
=>
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
пусть W
- произвольное пространство элементарных
событий, а U
– некоторый класс подмножеств множества
W.
Класс подмножеств U
называется алгеброй событий, если WÎ
U
AÎ
U,
BÎ
U
имеем А+ВÎ
U,
ABÎ
U
A\BÎ
U
=> =W
\ W
Î
U.
Следствие 1. наименьшей системой
подмножеств являющихся алгеброй будет
подмножество (W,
Æ)
U.
Следствие 2. Если U
– система всех подмножества W,
то U
– алгебра. Следствие 3. Если W
- конечное множество, то система всех
подмножеств также конечное множество.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Алгебра событий U
называется σ-алгеброй (борелевской
алгеброй), если из того, что AnÎ
U
n=1,2,…
следует
Î
U
Î
U.
