
- •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.
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.
Схема Бернулли:
производится
n
независимых
испытаний, в каждом из которых с одной
и той же вероятностью p
наступает
некоторое событие А
(называемое
обычно «успехом») и, следовательно, с
вероятностью q=1-p
наступает
событие
,
противоположное А.
Пусть k
– любое из
чисел 0,1,2,…,n.
Обозначим
вероятность
того, что в n
испытаниях Бернулли успехов наступит
k
раз. Справедлива
формула
Бернулли:
.
Пример: Монета бросается 10 раз. Какова вероятность того, что герб выпадает при этом ровно 3 раза?
Решение: В данном случае успехом считается выпадение герба, вероятность p этого события в каждом опыте равна ½ , так что q=1-p=1|2. Отсюда
.
33. Пусть
– вероятность
успехов в серии
независимых испытаний с вероятностью
успеха
в каждом испытании. При каком
вероятность
достигает максимума? Совпадает ли это
число с математическим ожиданием
количества успехов? Чему равна сумма
?
Рассмотрим два
соседних числа
и
.
Между ними
имеет место одно из соотношений:
(меньше,
равно или больше) или, что эквивалентно,
.
Подставляя вместо числителя и знаменателя
их выражения по формулам
,
или учитывая,
что
, получим соотношения
или
.
Собирая все слагаемые с множителем k
и учитывая
, что p+q=1
, получим
эквивалентные соотношения
.
Обозначим число np+p
через
.
Тогда перепишется :
.
Таким образом, для
всех значений k
меньших чем
справедливо
неравенство
,
для
(
это возможно только в том случае, когда
- целое число) имеет место равенство
,
наконец, при
выполняется
неравенство
.
Тем самым
при значениях
функция
возрастает,
а при значениях
убывает. Следовательно, если число
не является целым, то функция имеет
единственный максимум; он достигается
при ближайшем к
слева целом значении k
, т.е. при
таком целом
, которое
заключено между
-1
и
:
np-q<
<np+p,
=[np+p].
Если же
- целое число, то два равных между собой
максимума достигается при
и
.
Если число
не
является целым, то наиболее вероятное
число успехов равно ближайшему к
слева целому числу. В случае когда
есть целое число, наиболее вероятное
число успехов имеет два значения:
-1
и
.
Сумму
не знаю как посчитать.
34. Может ли наиболее вероятное число успехов в схеме Бернулли отличаться от математического ожидания числа успехов на 2? Ответ обоснуйте.
По схеме Бернулли наиболее вероятное число успехов: k=np+p.
Мат. ожидания: так как схему Бернулли можно представить как биноминальное распределение E(x)=np
np+p-np=p Следовательно, в схеме Бернулли наиболее вероятное число успехов может отличаться от мат. ожидания на число р - вероятность успеха и известно, что p+q=1, p=1-q p<1. А значит отличаться на 2 не может.
35. Запишите локальную
приближенную формулу Лапласа, приведите
основные свойства функции Гаусса
и укажите ее график. При каких условиях
данная формула дает хорошее приближение?
Какие условия применимости отличают
эту формулу от приближенной формулы
Пуассона?
Если число опытов достаточно велико но не бесконечно, а вероятность появления события А в каждом опыте не стремится к 0, применяют локальную и интегральную теоремы Лапласа
Локальная теорема Лапласа. Вероятность того, что в n независимых испытаниях в каждом из которых вероятность появления события А равно р причем 1>р>0, то это событие наступает ровно m раз приблизительно равна
36. Запишите
интегральную приближенную формулу
Лапласа и приведите основные свойства
функции Лапласа
.
При каких условиях данная формула дает
хорошее приближение?
Интегральная теорема Лапласа. Вероятность того, что в n независимых испытаниях в каждом из которых вероятность появления события А равно р, причем 1>р>0, то событие А наступит не менее m1 раз и не более m2 раза приблизительно равно
Хорошее приближ.
При больших n
37. Укажите выражение
для функции Лапласа
.
Докажите нечетность функции
и нарисуйте график
.
Чему равно
?
Функция:
Ф(x)
=
Д
оказ-во
Ф(-x)
= -Ф(x):
запишем выражение Ф(-x)
=
и выполним замену z
= -t,
dz
= -dt,
при этом нижний предел интегрирования
не изменится, а верхний станет равным
x.
Таким образом, Ф(-x)
=
=
-Ф(x),
ч.т.д.
График: симметричен относительно начала координат, проходит через (0;0). Горизонтальные асимптоты: -0,5 и 0,5.
Ф(12) = 0,5.
39. Сформулируйте и докажите предельную теорему Пуассона.
При n,
p0
b, а величина
= np остаётся постоянной
.
Док-во:
имеем:
,
и так как p=/n,
то
.
Выражение
- это произведение k
множителей, стремящихся к 1; поэтому и
всё произведение стремится к 1. Выражение
стремится к 1. Что касается выражения
,
то его можно записать в виде
.
Замечая, что выражение в квадратных
скобках имеет пределом число
,
получим окончательно:
,
где 1.
Отсюда тотчас же следует формула,
указанная в теореме.