
Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Vsya_teoria_tervera.doc
X
- •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
- •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 .
- •Докажите, что . Что означает событие ?
- •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.
113. Используя центральную предельную теорему, обоснуйте интегральную формулу Лапласа.
Х – биномин.
Случайная величина с параметрами n и p
Если Х – случайная величина, явл-ся суммой большого числа независимых случайных величин, то случайная величина Х-МХ/ςх имеет распределение, близкое к стандартному нормальному, т.е.
Р{α≤X-EX/ςx≤β}
=
=Ф(β)-Ф(α)
Х – число успехов в серии из n испытаний
Х=Х1+Х2+…Хn
Где Хi=0, если в i-ом успеха не было, 1, если успех был. Р{α≤(X-np)/√npq≤β}= Ф(β)-Ф(α)
Р{np+α√npq≤x≤np+β√npq}
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]