- •1. Сокращения.
- •2. Математические символы.
- •3. Обозначения.
- •4. Ссылки.
- •§ 1. Основные понятия
- •1.1. Пространство элементарных событий
- •§ 1. Основные понятия
- •1.2. Алгебра событий
- •1.3. Вероятность события
- •§ 1. Основные понятия
- •§ 2. Основные свойства вероятности
- •2.1. Аксиоматические свойства
- •§ 2. Основные свойства вероятности
- •2.2. Свойства вероятности для полной группы событий
- •§ 2. Основные свойства вероятности
- •2.3. Типовые задачи
- •§ 3. Основные формулы вычисления вероятностей
- •3.1. Формула умножения вероятностей
- •§ 3. Основные формулы вычисления вероятностей
- •3.2. Формула сложения вероятностей
- •§ 3. Основные формулы вычисления вероятностей
- •3.3. Формула полной вероятности
- •§ 3. Основные формулы вычисления вероятностей
- •3.4. Формула Байеса
- •§ 3. Основные формулы вычисления вероятностей
- •3.5. Формула Бернулли
- •§ 3. Основные формулы вычисления вероятностей
- •3.6. Типовые задачи
- •§ 4. Задачи для самостоятельного решения
- •§ 5. Основные понятия
- •5.1. Функция распределения
- •§ 5. Основные понятия
- •5.2. Дискретные случайные величины
- •§ 5. Основные понятия
- •5.3. Непрерывные случайные величины
- •§ 5. Основные понятия
- •5.4. Числовые характеристики случайных величин
- •§ 5. Основные понятия
- •5.5. Характеристическая функция
- •§ 5. Основные понятия
- •5.6. Квантиль
- •§ 5. Основные понятия
- •5.7. Типовые задачи
- •§ 6. Основные дискретные распределения
- •6.1. Биномиальное распределение
- •§ 6. Основные дискретные распределения
- •6.2. Распределение Бернулли
- •§ 6. Основные дискретные распределения
- •6.3. Распределение Пуассона
- •§ 6. Основные дискретные распределения
- •6.4. Типовые задачи
- •§ 7. Основные непрерывные распределения
- •7.1. Равномерное распределение
- •§ 7. Основные непрерывные распределения
- •7.2. Экспоненциальное распределение
- •§ 7. Основные непрерывные распределения
- •7.3. Нормальное распределение
- •§ 7. Основные непрерывные распределения
- •7.4. Распределение Вейбулла
- •§ 7. Основные непрерывные распределения
- •7.5. Логарифмически нормальное распределение
- •§ 7. Основные непрерывные распределения
- •7.6. Типовые задачи
- •§ 8. Задачи для самостоятельного решения
- •§ 9. Двумерные случайные велчичины
- •9.1. Функция распределения
- •§ 9. Двумерные случайные велчичины
- •9.2. Плотность распределения
- •§ 9. Двумерные случайные велчичины
- •9.3. Типовые задачи
- •§ 10. Условные распределения
- •10.1. Условная функция распределения
- •§ 10. Условные распределения
- •10.2. Условная плотность распределения
- •§ 10. Условные распределения
- •10.3. Условное математическое ожидание
- •§ 10. Условные распределения
- •10.4. Корреляционная зависимость
- •§ 10. Условные распределения
- •10.5. Двумерное нормальное распределение
- •§ 10. Условные распределения
- •10.6. Типовые задачи
- •§ 11. Многомерные случайные величины
- •11.1. Основные характеристики многомерных св
- •§ 11. Многомерные случайные величины
- •11.2. Многомерное нормальное распределение
- •§ 11. Многомерные случайные величины
- •11.3. Биржевой парадокс
- •§ 11. Многомерные случайные величины
- •11.4. Типовые задачи
- •§ 12. Задачи для самостоятельного решения
- •§ 13. Закон больших чисел
- •13.1. Виды сходимости последовательностей св
- •§ 13. Закон больших чисел
- •13.2. Сходимость усредненной суммы независимых св
- •§ 13. Закон больших чисел
- •13.3. Типовые задачи
- •§ 14. Центральная предельная теорема
- •14.1. Сходимость нормированной суммы независимых св
- •§ 14. Центральная предельная теорема
- •14.2. Сходимость частоты
- •§ 14. Центральная предельная теорема
- •14.3. Типовые задачи
§ 11. Многомерные случайные величины
11.4. Типовые задачи
Задача 11.1.
Для случайных величин X и Y, рассмотренных в задаче 9.1, проверить справедливость следующих равенств:
M[X+Y]=M[X]+M[Y], D[X+Y]=D[X]+D[Y]+2kXY.
Решение. Для проверки указанных равенств найдем необходимые значения M[X], M[Y], D[X], D[Y], kXY, воспользовавшись полученными в задаче 9.1 рядами распределения СВ X и Y:
M[X]=∑i=12xipi=12, M[Y]=∑j=13yjpj=1⋅38+2⋅12=118,
D[X]=∑i=12(xi−M[X])2pi=(−12)2⋅12+(1−12)2⋅12=14,
D[Y]=∑j=13(yj−M[Y])2pj=(−118)2⋅18+(1−118)2⋅38+(2−118)2⋅12=3164,
rXY=∑i=12∑j=13(xi−M[X])(yi−M[Y])pij=∑i=12∑j=13xiyipij−M[X]M[Y]=1⋅18+2⋅1⋅38−12⋅118=316.
Таким образом, имеем M[X]+M[Y]=12+118=158,D[Y]+D[X]+2kXY=14+3164+2⋅316=7164.
Согласно задаче 9.1 , M[Z]=158, D[Z]=7164, где Z≜X+Y. Следовательно, справедливы равенства (11.1).
Ответ. Равенства (11.1) верны.
■
Задача 11.2.
Дана ковариационная матрица случайного вектора Z=col(X1,X2,X3):
KZ=∥∥kij∥∥=⎛⎝ 16 −14 12 −14 49 −21 12 −21 36 ⎞⎠.
Составить корреляционную матрицу RZ=∥∥rij∥∥.
Решение. Поскольку по определению
rij=kijkii⋅kjj−−−−−√,
то
r11=r22=r33=1;
r12=r21=−1416⋅49−−−−−√=−1428=−12;
r13=r31=1216⋅36−−−−−√=1224=12;
r23=r32=−2149⋅36−−−−−√=−2142=−12.
Ответ. ∥∥rij∥∥=⎛⎝⎜ 1 −1/2 1/2−1/2 1 −1/2 1/2 −1/2 1 ⎞⎠⎟.
■
Задача 11.3.
Известно, что D[X]=1, D[Y]=2, D[X+Y]=3. Найти kXY.
Решение. Используя формулу для дисперсии суммы, получаем
D[X+Y]=D[X]+D[Y]+2⋅kXY,
откуда
kXY=12(D[X+Y]−D[X]−D[Y])=3−1−22=0.
Ответ. kXY=0.
■
Задача 11.4.
На столе налогового инспектора лежат три декларации от представителей различных групп населения. Вероятности сокрытия доходов при заполнении декларации для одного представителя каждой группы равны соответственно 0,05, 0,1 и 0,15. Предположим, что сокрытие доходов обнаруживается при проверке в 100% случаев. Найти средний доход государства от проверки этих деклараций, если сумма налагаемого штрафа при обнаружении сокрытия дохода составляет по группам населения 100, 250 и 500 минимальных окладов соответственно.
Решение. Рассмотрим случайную величину X, равную доходу государства от проверки трех деклараций. В задаче требуется найти средний доход, т.е. математическое ожидание СВ X. Можно найти M[X] построив ряд распределения СВ X и воспользовавшись определением математического ожидания. Однако процедура построения ряда распределения СВ X представляется достаточно трудоемкой. Данная задача допускает более простое решение, основанное на использовании распределения Бернулли. Случайная величина X может быть представлена следующим образом:
X=100X1+250X2+500X3,
где Xi∼Bi(1;pi), i=1,3¯¯¯¯, p1=0,05, p2=0,1, p3=0,15.
Случайная величина Xi, имеющая распределение Бернулли, принимает значение 1, если i -й подавший декларацию скрывает доход, и 0 — в противном случае, причем M[Xi]=pi, i=1,3¯¯¯¯.Воспользуемся свойствами математического ожидания для вычисления M[X]:
M[X]=100M[X1]+250M[X2]+500M[X3]=100p1+250p2+500p3=105.
Ответ. Средний доход государства от проверки поданных трех деклараций составит 105 минимальных окладов.
■
Задача 11.5.
Известно, что случайный вектор Z=col(X,Y), где СВ X — рост наугад взятого взрослого мужчины и СВ Y — его вес, удовлетворительно описывается двумерным нормальным законом распределения с математическим ожиданием mZ=col(175,74) и ковариационной матрицей
KZ=∥∥kij∥∥=( 49 28 28 36 ).
Считается, что человек страдает избыточным весом, если выполняется неравенство X−Y≤90. Найти: а) математическое ожидание и дисперсию характеристики избыточного веса X−Y; б) вероятность того, что наугад выбранный мужчина страдает избыточным весом.
Решение. а) Так как вектор Z=col(X,Y) распределен нормально, то по свойству 2)N(m;K)нормально распределены и его координаты: X∼N(175;49), Y∼N(74;36). Теперь, согласносвойству 4)N(m;K) разность X−Y распределена нормально. Вычислим параметры этого закона распределения:
M[X−Y]=175−74=101;
D[X−Y]=D[X]+D[Y]−2kXY=49+36−2⋅28=29.
б) Таким образом, X−Y∼N(101;29), и следовательно
P{X−Y≤90}=12+Φ0(90−10129−−√)≈0,5−Φ0(2,04)≈0,021.
Ответ. а) M[X−Y]=101, D[X−Y]=29; б) P{X−Y≤90}≈0,021.
■
