- •1. Простір елементарних подій. Випадкові події, операції над ними.
- •2. Частотне та класичне означення ймовірності
- •3. Імовірності в дискретних просторах елементарних подій.
- •4.Геометричне означення ймовірності.Парадокс Бертрана.Задача Бюффона
- •5. Аксіоматичне означення імовірності. Властивості імовірностей
- •6.Умовні ймовірності.Приклади
- •7.Формула повної імовірності та формула Байєса.
- •8.Незалежні події
- •11. Дисперсія випадкових величин. Властивості.
- •12. Коефіцієнт кореляції випадкових величин
- •14. Схема Бернулі. Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •9. Дискретні випадкові величини. Їх характеристики.
- •16. Функція розподілу, щільність випадкових величин.
- •17. Рівномірний, показниковий та нормальний розподіли, їх характеристики.
- •18. Функції від неперервних випадкових величин
- •19. Багатовимірні розподіли.
- •20. Нерівність Чебишева
- •21. Типи збіжності випадкових величин
- •22. Генератриси, їх властивості.
- •24. Перша теорема Хелі
- •25. Друга Теорема Хеллі
- •26. Теорема неперервності
- •27. Теорема Пуассона
- •28. Закон великих чисел
- •29. Закон великих чисел. Теореми Чебишева та Маркова.
- •32. Дискретні ланцюги Маркова. Матриця перехідних ймовірностей.
- •Називається Ланцюгом Маркова
- •Рівність Чепмена-Колмогорова
- •33. Класифікація станів дискретного ланцюга Маркова
- •34. Рекурентні ланцюги Маркова.
- •36. Поняття випадкового процессу. Скінченновимірні розподіли випадкових процесів.
- •37. Процеси з незалежними приростами
- •38. Вінерівський процес (процес броунівського руху):
- •39.Пуассонівський процес
- •40. Процеси відновлення. Функція відновлення
- •42. Гіллясті процеси
- •43. Ланцюги Маркова з неперервним часом. Класифікація станів
- •44. Система диференціальних рівнянь Колмогорова для ланцюгів Маркова з неперервним часом.
20. Нерівність Чебишева
Нерівність Чебишова — результат теорії ймовірностей, який стверджує, що для будь-якої випадкової змінної із скінченною дисперсією майже всі значення концентруються біля значення математичного сподівання. Нерівність Чебишова дає кількісні характеристики цієї властивості.
Теорема:
Нехай
існує
величина
із математичним
сподіванням
і дисперсією
.
виконується нерівність
Доведення:
Звідси
, отже
Наслідок нерівності Чебишева(правило 3-х ксі):
Модифікації нерівностей Чебишева:
При
k=1
при
.
Це найпростіша
модифікація.
21. Типи збіжності випадкових величин
Озн1.: ξ1, ξ2, … , ξn – слабо збігаються до випадкової величини ξ (позн: ξn => ξ), якщо відповідна функція розподілу F1(x), F2(x)… збігається до ф-ції розподілу Fξ(x) у всіх точках непрерервності F(x)
Озн2.:Послідовність
випадкових величин ξ1,
ξ2,
… , ξn
збігається
за ймовірностю (позн
)
до випадкової величини ξ,
якщо для будь-якого ε>0
Озн3.:Послідовність
ξ1,
ξ2,
… , ξn
збігається
до ξ
при n->+∞
в середньоквадратичному (позн
),
якщо
О
(*)
)
(“майже
напевно”),
якщо
const
(*) за нерівністю Чебишева:
Const:
якщо
ξn=>const
22. Генератриси, їх властивості.
приймає цілі невід’ємні значення.
P( =k)=pk. , k=0, 1, 2…
Генератриса:
A(s)=Msксі=
k
pk.
|s|<=1
1)
A(1)=
pk
=1
2)|A(s)|<=1,
|A(s)|<=
pk
<=
pk
=1.
3)A’(1)<=M
A’(s)=
*
pk
|s=1
=
pk
=
M
4)A”(1)=
pk
=
pk
-
pk
=M
2
-
M
D = M 2 – (M )2=A’’(1)+A’(1) – (A’(1))2.
5)A(0) = p0=p( =0).
6)
і
–
незалежні події. Aксі+ета(s)=Aксі(s)
* Aета(s).
Aксі+ета(s)=Msксі+ета = Msксі *sета = Msксі*Msета = Aксі(s)*Aета(s).
pk
A(s)
– бієкція (кожному розподілу відповідає
своя генератриса, кожній генератрисі
– свій розподіл)
pk
=
.
A(s)
=
k*
=
=
=
.
Aксі+ета(s)=A(s)
ксі *A
ета(s)
=
*
=
.
24. Перша теорема Хелі
Лема:
Для того, щоб послідовність F1(x),
F2(x)…Fn(x)
слабо збігалась до
достатньо збіжності цієї послідовності
на всюди щільній множині D.
D
– яку б точку із R
ми не взяли, якмй би окіл (x-
,x+
)
не взяли, точка d
завжди буде потрапляти в D.
Доведення: х – точка неперервності F(x). D={x1,x2…} ,x1<=x<=x2
Fn(x1)<=Fn(x)<=Fn(x2)
lim
Fn(x)<=Fn(x)
x1->x-0; x2->x+0
1 теорема Хелля
З будь-якої послідовності функцій розпроділу F1(x), F2(x)…Fn(x) можна виділити підпослідовність, яка буде слабо збігатися до деякої функції F(x).
D={x1,x2…}
F1(x1), F2(x1)…Fn(x1)
F1n(x1)F(x1) n∞
F11(x2), F12(x2)…F1n(x2)
F2n(x2)F(x2)
Fkn(x2)F(x2)
Діагональна процедура
F11(x), F22(x)…Fkk(x)
Fnn(x)F(x)
25. Друга Теорема Хеллі
Нехай
f(x)
неперервна на [a,b]
,f(x)
є С[a,b]
якщо
Fn(x)
F(x)
х-точка неперервності
тоді
Доведення:
f(x),(a,b)
Оскільки,
,
,
та
в силу збіжності Fn(x)
F(x),
де
x0,x1…xN
–
точки неперервності.
При
достатньо великих n
буде
виконуватись
,
а
отже і
,де М – максимум модуля f(x)
Отже,
Третя теорема Хеллі
Якщо
f(x)-
неперервна на
і Fn(x)
F(x)
то
