- •5. Классическое определение вероятности:
- •6. Геометрическая вероятность.
- •7.Теорема сложения вероятностей несовместных событий.
- •8. Условная вероятность. Теорема произведения вероятностей зависимых событ.
- •9.Формула полной вероятности.
- •10.Формула Байеса.
- •12.Последовательность независимых испытаний. Формула Бернулли.
- •20Дисперсия
- •Случайные величины и законы их распределения
- •29.Неравенство Чебышева.
- •18.Математическое ожидание функции одного случайного аргумента.
- •[Править] Свойства независимых случайных величин
[Править] Свойства независимых случайных величин
Пусть — распределение случайного вектора , — распределение X и — распределение Y. Тогда независимы тогда и только тогда, когда
где обозначает (прямое) произведение мер.
Пусть — кумулятивные функции распределения соответственно. Тогда независимы тогда и только тогда, когда
Пусть случайные величины дискретны. Тогда они независимы тогда и только тогда, когда
Пусть случайные величины совместно абсолютно непрерывны, то есть их совместное распределение имеет плотность . Тогда они независимы тогда и только тогда, когда
,
где — плотности случайных величин X и Y соответственно.
28. Характеристическая функция однозначно определяет распределение. Пусть X,Y суть две случайные величины, и . Тогда . В частности, если обе величины абсолютно непрерывны, то совпадение характеристических функций влечёт совпадение плотностей. Если обе случайные величины дискретны, то совпадение характеристических функций влечёт совпадение функций вероятности.Характеристическая функция всегда ограничена:
.Характеристическая функция в нуле равна единице:
.Характеристическая функция всегда непрерывна: .Характеристическая функция как функция случайной величины однородна:
.Характеристическая функция суммы независимых случайных величин равна произведению их характеристических функций. Пусть суть независимые случайные величины. Обозначим . Тогда
.