- •Теория вероятностей Введение в теорию вероятностей Предмет теории вероятностей
- •Возникновение и развитие теории вероятностей До появления аксиоматики Колмогорова
- •В наше время
- •Необходимость теории вероятностей как науки
- •Возможность анализа случайных явлений
- •Расчет шансов и прогнозирование последствий
- •Примеры практических задач, при решении которых применяется теория вероятностей
- •Игра по крупному
- •Основные понятия и определения Первичные понятия Опыт (эксперимент)
- •Элементарный исход
- •Пространство элементарных исходов
- •Советы по построению пространства элементарных исходов.
- •Определения Подмножества
- •Операции над подмножествами
- •Случайные события
- •Информационный смысл понятия сигма - алгебра
- •Пересечение сигма-алгебр
- •Вероятностное пространство
- •Парадокс определения вероятностного пространства
- •Независимые события
- •Теорема (о непрерывности вероятностной меры)
- •Дискретная вероятностная модель
- •Конечное пространство элементарных исходов
- •Классическая вероятностная модель
- •Связь классической вероятностной модели с комбинаторикой
- •Основная формула комбинаторики
- •Факториал
- •Урновая схема
- •Общее определение вероятности для экспериментов с конечным или счетным числом исходов
- •Дискретное распределение и вероятность
- •Равномерное распределение - классическая вероятностная модель
- •Биномиальное распределение – схема Бернулли
- •Мультиномиальное распределение – схема бросания частиц по ячейкам
- •Геометрическое распределение – испытания до первого успеха
- •Распределение Паскаля – испытания до m-того успеха
- •Пуассоновское распределение - теорема Пуассона
- •Теорема Пуассона.
- •Сходимость по вариации - приближение одних моделей другими
- •Использование понятия независимости для построения моделей. Произведение вероятностных пространств.
- •Примеры построения моделей.
- •Расчет надежности при параллельном соединении элементов.
- •Расчет надежности при последовательном соединении элементов
- •Расчет надежности сложной системы.
- •Замечания к примерам.
- •Условная вероятность
- •Урновая схема
- •Марковская зависимость
- •Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Случайные величины
- •Отображения вероятностных пространств
- •Случайная величина
- •Борелевская сигма-алгебра
- •Свойства случайных величин
- •Случайный вектор
- •Распределения случайных величин и векторов
- •Точки непрерывности и разрыва функции распределения
- •Несобственные функции распределения
- •Геометрическое распределение
- •Мера Лебега на прямой.
- •Плотность распределения
- •Вероятностный смысл плотности распределения
- •Бета-распределение на отрезке [0,1]
- •Смеси распределений.
- •Нормальное (гауссовское) распределение.
- •Экспоненциальное (показательное) распределение.
- •Гамма-распределение.
- •Построение меры в конечномерном пространстве Борелевская сигма-алгебра в конечномерном пространстве
- •Определение случайного вектора
- •Мера Лебега в конечномерном пространстве
- •Мера Лебега на квадрате - Задача о встрече
- •Независимые случайные величины
- •Многомерное нормальное распределение
- •Числовые характеристики случайных величин и векторов
- •Интеграл Лебега – математическое ожидание
- •Свойства интеграла Лебега (математического ожидания)
- •Теоремы о предельном переходе под знаком интеграла Лебега
- •Теорема Лебега о мажорируемой сходимости
- •Неравенства Неравенство Маркова
- •Неравенство Чебышева. Дисперсия
- •Неравенство Коши-Буняковского-Шварца. Ковариация
- •Неравенство Йенсена.Выпуклые функции
- •Неравенство Ляпунова.Моменты
- •Вычисление математического ожидания.
- •Теорема Лебега о замене переменных
- •Вычисление интеграла Лебега на прямой.
- •Вычисление интеграла Лебега в произведении пространств. Теорема Фубини
- •Теорема Фубини
- •Вычисление маргинальных плотностей
- •Вычисление числовых характеристик важных распределений.
- •Абсолютная непрерывность вероятностных мер
- •Абсолютно непрерывные и сингулярные меры и распределения
- •Теорема Радона-Никодима
- •Суммирование независимых случайных величин
- •Сходимость последовательностей случайных величин и их распределений
- •Сходимость по вероятности
- •Сходимость в среднеквадратическом
- •Слабая сходимость распределений
- •Взаимосвязь различных видов сходимости
- •Закон больших чисел в форме Бернулли
- •Теорема Шеффе
- •Преобразование Лапласа и производящая функция
- •Теорема единственности для характеристических функций и характеристические функции важных распределений
- •Предельные теоремы теории вероятностей
- •Классическая схема
- •Закон больших чисел в форме Чебышева
- •Закон больших чисел для схемы серий
- •Закон больших чисел в форме Хинчина
- •Центральная предельная теорема в форме Леви Теорема Леви
- •Теорема Муавра-Лапласа
- •Центральная предельная теорема в форме Ляпунова
- •Условное математическое ожидание, условная вероятность и условное распределение
- •Определение и основные свойства условного математического ожидания
- •Теорема существования и единственности условного математического ожидания
- •Математическое ожидание одной случайной величины относительно другой
- •Свойства условного математического ожидания
- •Определение условной вероятности, условного распределения и условной плотности Условная вероятность
- •Условное распределение
- •Вычисление условной плотности и условного математического ожидания
Вычисление маргинальных плотностей
Пусть
случайный вектор с совместной плотностью распределения
Из теоремы Фубини следует, что существует плотность распределения каждого подвектора
данного вектора, которая получается интегрированием совместной плотности по всем «свободным» переменным. В частности плотность i-той координаты вектора выглядит так
Плотность подвектора называется частная или маргинальнаяплотность.
Нетрудно показать, например, что маргинальные плотности многомерного нормального вектора также являются многомерными нормальными плотностями.
Вычисление числовых характеристик важных распределений.
Вычислим математическое ожидание и дисперсию для наиболее важных распределений.
-
Название распределения
Математическое ожидание
Дисперсия
Вырожденное в точке a
a
0
Биномиальное (n,p)
Геометрическое p
Пуассоновское
Нормальное стандартное
0
1
Нормальное
Равномерное на отрезке (0,1)
1/2
1/12
Равномерное на отрезке (A,B)
Бета
Экспоненциальное
Гамма
Если случайные величины имеют многомерное нормальное распределение
то
Вычисление всех характеристик представляет собой, по существу, упражнения из математического анализа по суммированию рядов и взятию интегралов. Упростить в ряде случаев эти вычисления можно, если представить исследуемую случайную величину в виде суммы независимых случайных величин и воспользоваться свойствами математического ожидания и дисперсии.
Абсолютная непрерывность вероятностных мер
Понятие абсолютной непрерывности вероятностных мер и распределений играет важную роль в современной теории вероятностей, математической статистике и теории случайных процессов. Дело в том, что для вероятностей, заданных в произвольных вероятностных пространствах, нельзя определить характеристику аналогичную функции распределения, но можно определить характеристику аналогичную плотности распределения. Для того, чтобы это корректно сделать, требуется понятие абсолютной непрерывности одной вероятностной меры относительно другой.
Абсолютно непрерывные и сингулярные меры и распределения
Определение абсолютной непрерывности двух мер.
Пусть - две меры, заданные на одном измеримом пространстве
Мера называется абсолютно непрерывной относительно меры, если из того, что для некоторого множестваA
, следует что
Обозначается это так
Определение эквивиалентности двух мер.
Меры называются эквививалентными, еслии
Обозначается это так
Определение сингулярности двух мер.
Меры называются сингулярными , если существует множествоAтакое, чтои.
Обозначается это так
Следующая теорема, доказательство которой проводится в курсе функционального анализа, поясняет важность понятия абсолютной непрерывности