
- •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
- •8. Теорема неперервоності для ймовірностей
- •6.Умовні ймовірності.Приклади
- •7.Формула повної імовірності та формула Байєса.
- •8.Незалежні події
- •9. Дискретні випадкові величини. Їх характеристики.
- •11. Дисперсія випадкових величин. Властивості.
- •12. Коефіцієнт кореляції випадкових величин
- •13.Біноміальний, геометричний та Пуассонівський розподіли. Їх характеристика.
- •14. Схема Бернулі. Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •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.
- •23. Характеристична функція.
- •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
- •41. Звч для процесів відновлення:
- •42. Гіллясті процеси
- •43. Ланцюги Маркова з неперервним часом. Класифікація станів
- •44. Система диференціальних рівнянь Колмогорова для ланцюгів Маркова з неперервним часом.
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)
=
*
=
.
23. Характеристична функція.
Під
характеристичною функцією
розуміють
математичне сподівання випадкової
величини
:
,де
—
дійсний параметр.
Дискретний
розподіл:
p(x)
(e
в
степені itx)
Неперервний
розподіл:
.
Рівномірний розподіл на відрізку [a,b]:
=
|ba=
(
).
Рівномірний
розподіл на відрізку [-1,
1]:
.
xk
-1 1
Pk ½ ½
=
- біноміальний розподіл
=
.
A(s)=
s=
-
генератриса стає характеристичною
функцією
A(s)
=
=
Властивості:
1)
.
|M
< M|
|
.
2)|
|
= |
3)
.
,
> 0
=1+1=2
I1
I2
I1
+
I2
=
4)
(//над
cпряжений//)
5)
– дод
визначена функція
6)
- незалежні
(t) = M
* M
=M
=
7)
,
a, b = const
8)M
|
(t)=
(t)=
(0)=
(t)=
(0)=
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
26. Теорема неперервності
Теорема неперервності для характеристичних функцій.
Пряма теорема
тоді
Обернена теорема
Якщо
,
тоді
при
цьому
буде її характеристичною функцією.
Наслідок теореми неперервності
Теорема Пуасона
-
загальна кількість успіхів
тоді
характеристична функція Пуасона