
- •1. Что называется случайным событием, связанным с опытом? Как определяется событие, противоположное данному? Приведите примеры.
- •2.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
- •4. Какие события называются достоверными и невозможными и каковы их ве-
- •5.В каком случае событие в называют следствием события а? Какие события называются равными? Объясните, почему .
- •6. Пусть а и в – случайные события. Упростите выражение . Найдите событие, противоположное событию .
- •7. Докажите, что . Что обозначает событие ?
- •10 Сформулируйте и докажите теорему сложения вер-тей для любых событий a и b. Что такое правило сложения вер-тей для несовместных соб. A и b?
- •15. Какие события называются независимыми? Докажите, что если события
- •16. Что такое правило умножения вероятностей: а) для независимых событий
- •17. Как определяется независимость в случае трех событий? Рассмотрите при-
- •18. 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?
- •23. 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
- •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.
- •29. Сформулируйте и докажите формулу Байеса. Приведите пример ее применения.
- •32. Выведите формулу для наиболее вероятного числа успехов в серии n испытаний по формуле Бернулли.
- •34. Может ли наиболее вероятное число успехов в схеме Бернулли отличаться от математического ожидания числа успехов на 2? Ответ обоснуйте.
- •36. Запишите интегральную приближенную формулу Лапласа и приведите основные свойства функции Лапласа φ(X) . При каких условиях данная формула дает хорошее приближение?
- •38. Используя интегральную приближённую формулу Лапласа, выведите формулу для оценки отклонения относительной частоты события а от вероятности p наступления a в одном опыте.
- •39. Сформулируйте и докажите предельную теорему Пуассона.
- •40. Запишите приближённые формулы Пуассона. При каких условиях они дают хорошее приближение? Приведите примеры их применения.
- •41. Что такое сл.Величина? Дискретная величина? Что назыв функцией распределения случ. Величины? Привести пример функции распределения некоторой дискретной сл вел и построить график.
- •42. Сформулируйте основные свойства функции распределения сл величины и продемонстрируйте их на примере.
- •43. Может ли график функции распределения быть прямой линией? Ответ обоснуйте.
- •45. Дана дискретная случайная величина с законом распределения
- •47 Что называется биномиальным распределением с параметрами n и p? Приведите пример опытов, в котором определена случайная величина, распределенная по биномиальному закону.
- •52. Перечислите основные свойства математического ожидания дискретной случайной величины. Объясните, что понимается под суммой и произведением случайных величин.
- •54. Может ли математическое ожидание дискретно случайно величины, принимающей целые значения, быть числом не целым? Ответ обойснуйте.
- •58. Как определяется и что характеризует дисперсия дискретной случайной величины X ? Перечислите основные свойства дисперсии.
- •61. Докажите, что если X и y – независимые случайные величины, то
- •63. Докажите, что для биномиального закона распределения сл. Величина с вероятностью успеха р в каждом из n независимых испытаний выполняется равенство:
- •70. Докажите, что коэффициент корреляции случайных величин х и у удовлетворяет условию . Что можно сказать о х и у, если ? Если ?
- •74. Перечислите основные свойства функции плотности вероятности. Чем объясняется название «плотность вероятности»?
- •82. Выведите формулу для нахождения мат. Ожидания и дисперсии случайной величины, равномерно распределенной на отрезке [a; b].
- •83. Объясните (с доказательством) вероятностный смысл параметра m в формуле для функции плотности случайной величины х, распределенной по нормальному закону.
- •84. Объясните (с доказательством) вероятностный смысл параметра σ в формуле для функции плотности случайной величины, распределенной по нормальному закону.
- •85. Докажите, что для случайной величины, распределенной по показательному закону с параметром , математическое ожидание
- •87.Что такое правило для нормального распределения? Верно ли, что для любой нормальной случайной величины х существует отрезок , для которого ? Ответ обоснуйте.
- •88. Формулируйте определение начальных моментов случайной величины. Докажите, что если х и у независимые случайные величины, то
- •89. Пусть - начальные, а - центральные моменты некоторой случайной величины.
- •90. Сформулируйте определение асимметрии As(X ) случайной величины X и укажите ее основные свойства. Что характеризует асимметрия случайной величины?
- •91. Сформулируйте определение эксцесса Ex(X) случайной величины X и укажите его основные свойства. Чему равен эксцесс для нормального распределения?
- •92 Найдите асимметрию и эксцесс равномерного распределения на отрезке [а,b].
- •93.Что называется системой случайных величин? Сформулируйте определение функции распределения двумерного случайного вектора (х,y) и дайте его геометрическую интерпретацию.
- •94. Сформулируйте основные свойства функции распределения случайного вектора (х,у) и приведите примеры двумерной функции распределения.
- •F(X)-неубывающая функция, т.Е.
- •101.Каков смысл начальных и центральных моментов двумерного случайного вектора (X,y)?Ответ обоснуйте.
- •102.Дайте определение корреляционной и ковариационной матриц для системы случайных величин х1,х2…Хn и сформулируйте их основные свойства.
- •103. Как найти ковариацию Сov(X,y) случайных величин X и y , если известна функция плотности
- •105. Как определяются условные законы распределения для дискретных случайных величин X и y?
- •107. Как определяется условное математическое ожидание непрерывной слу-
- •108. Сформулируйте и докажите неравенство Чебышева.
- •109. Используя н-во Чебышева, сформулируйте и док-те «правило трех сигм» для произвольной св X.
- •110. Сформулируйте и докажите теорему Чебушева для бесконечной последовательности случайных величин с одинаковыми математическими ожиданиями и дисперсиями, ограниченными одним и тем же числом.
- •111 Сформулируйте и докажите теорему Бернулли (закон больших чисел).
- •112. Сформулируйте центральную предельную теорему. Укажите примеры ее применения.
- •113. Сформулируйте центральную предельную теорему для одинаково распределенных случайных величин и приведите пример ее применения.
- •114. Используя центральную предельную теорему, обоснуйте интегральную формулу Лапласа.
15. Какие события называются независимыми? Докажите, что если события
A и B независимы, то независимы события A и неB
Если выполняется равенство РB(А)=Р(А) то события А и В независимы. Для двух независимых событий А и В имеем Р(АВ)=Р(А)*Р(В)- правило умножения вероятностей для двух событий.
А=АВ+АнеВ Р(А)= Р(АВ)+Р(АнеВ), или Р(А)=Р(АВ)+Р(А)Р(В). Отсюда Р(АВ)=Р(А)1-Р(В), или Р(АВ)=Р(А)неР(В) Аналогично в ином случае.
16. Что такое правило умножения вероятностей: а) для независимых событий
A и В? Для любых А и В? Запишите правило умножения вероятностей для
трех (зависимых) событий A,B и C. Приведите примеры применения соответствующих формул.
Для двух независимых событий А и В имеем Р(АВ)=Р(А)*Р(В)- правило умножения вероятностей для двух событий( тк для независ событий РB(А)=Р(А)). Вероятность произведения равна произведению вероятностей. Для двух любых событий А и В выполняется равенство Р(АВ)=РB(А)Р(В). Для трех любых событий: Р(АВС)=Р(А)РА(В)РАВ(С).
Пример: 1)колода карт А- вытянем туза, В – вытянутая карта черной масти. Р(А)=4/36 Р(В)=18/36 всего в колоде два черных туза Р(АВ)=2/36, Р(АВ)=Р(А)*Р(В)
2) В- выпало четное, А-выпала двойка Р(В)=1/2 РB(А)=1/3, Р(АВ)=РB(А)Р(В)
Вероятность выпадения двойки 1/6.
17. Как определяется независимость в случае трех событий? Рассмотрите при-
мер: пусть в опыте с бросанием двух монет события A, В, С означают: А – на первой монете выпал герб; B – на второй монете выпал герб; C – обе монеты
упали на одну сторону. Будут ли независимы все три события? Почему?
События А1, А2….Аn являются независимыми если вероятность любого из них не меняется при наступлении какого угодно числа событий из остальных.
Р(АВ)=Р(А)*Р(В); Р(АС)=Р(А)*Р(С); Р(СВ)=Р(С)*Р(В) в системе
Р(АВС)=Р(А)Р(В)Р(С)
Все три события не будут независимы так как при событие С зависит от А и В:
Если А и В произошли то Р(С)=1, если А и В не произошли Р(С)=1, а если А произошло а В нет и наоборот Р(С)=0.Поэтому справедливо Р(АВС)=Р(А)РА(В)РАВ(С)= 1/2*1/2*1=1/4
а не Р(АВС)=Р(А)Р(В)Р(С)
18. 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?
Если
события независимы, то вероятность их
осуществления не меняется при наступлении
любого количества из них. Если же события
несовместны, то наступление одного из
них исключает наступление второго. В
данном примере надо найти что АВ
и
независимы, то
есть
.
АB=AB* =AB(C+ )=ABC+AB Из независимости:
P(AB)=P(ABC)+P(AB )=P(AB)P(C)+P(AB )
Р(АВ )=Р(АВ)-Р(АВ)Р(С)=Р(АВ)(1-Р(С))=Р(АВ)*Р( )
19. События А и В независимы, события А и С также независимы. При этом события В и С несовместны. Следует ли из этого, что события А и В+С независимы? Ответ необходимо обосновать.
В и С несовместны, т.е. Р(ВС)=0, т.к. В*С=
Р(А*(В+С))=Р(А)*Р(В+С)-?
+
Р(АВ)+Р(АС)=Р(А)*Р(В)+Р(А)*Р(С)=Р(А)*(Р(В)+Р(С))=Р(А)*Р(В+С)( из несовместности) .ч.т.д.
20.События
А
и
независимы,
события А
и
также независимы. При этом события В
и С
несовместны. Следует ли из этого, что
события А
и В+С
независимы? Ответ необходимо обосновать.
В и С несовместны, т.е. Р(ВС)=0, т.к. В*С=
Р(А*(В+С))=Р(А)*Р(В+С) - ?
из того, что А и незав А и В независимы по теореме.
из того, что А и незав А и С незав
Р(А)=Р(А +АВ)=Р(А )+Р(АВ-т.к. незав)=Р(А)*Р( )+Р(АВ)
Р(АВ)=Р(А)-Р(А) Р( )=Р(А)*Р(В), ч.т.д
Р(А(В+С)=Р(АВ+АС)=(А и С несовм)=Р(АВ)+Р(АС)=(А и В –независ, А и С-независ)= Р(А)*Р(В)+Р(А)*(Р(С))=Р(А)*(Р(В)+Р(С))=(В и С-несовм)=Р(А)*(Р(В+С)), ч.т.д.
21.Как определяется независимость событий А1,А2,……,Аn , в случае если n>2? Является ли равенство Р(А1А2А3)=Р(А1)*Р(А2)*Р(А3) достаточным для независимости событий А1,А2,А3? Ответ обоснуйте
События А1,А2,……,Аn называются независимыми в сов-ти, если для любого подмножества номеро/индексов:
k≤n,
выполняется:
Р(Аi1Ai2…Aik) =Р(Аi1)…Р(Aik), либо вероятность любого из них не меняется при наступлении какого угодно числа событий из остальных.
Для независимости 3-х событий необходимо выполнить след. равенства.
Р(АВ)=Р(А)Р(В)
Р(АС)=Р(А)Р(С)
Р(ВС)=Р(В)Р(С)
Р(АВС)=Р(А)Р(В)Р(С)
Является достаточным, т.к. из равенства следует что P(Ai1,…,Aik)=P(Ai1)*P(Ai2,…,Aik) и т.д.
22. Имеется две игральные кости: одна-симметричная, вторая-несимметричная. Пусть р-вероятность того, что при одновременном броске данных костей на них выпадет одинаковое число очков. Докажите, р=1/6.
А-несимметр.
кость