
- •20. Центральная предельная теорема
- •42.Проверка гипотеза о зависимости (независимости) случайных величин
- •41. Проверка гипотеза о зависимости (независимости) случайных величин
- •2.Билет
- •4Билет Формула полной вероятности
- •7Законы распределения дискретных случайных величин
- •8Распределение непрерывных случайных величин
- •9Системы случайных величин
- •10Условные законы распределения случайных величин, входящих в систему
- •12Нормальный закон на плоскости. Уравнение линии регрессии
- •13Функции от случайных аргументов
- •14 Билет
- •15Закон распределения функции от случайного аргумента общего вида
- •16Законы распределения функции от произвольного числа случайных аргументов
- •17Предельные теоремы теории вероятностей
- •18Частная теорема Чебышева
- •19Теорема Бернулли и Пуассона
14 Билет
"Т1" Пусть У = С (с – const). Тогда математическое ожидание случайной величины У равняется этой константе, то есть справедлива формула:
"Т2"
Дисперсия постоянной величины равняется
0:
"Т3"
Пусть функция
- это произведение неслучайной величины
на случайную. Тогда математическое
ожидание произведения неслучайной
величины на случайную равняется
произведению неслучайной величины на
математическое ожидание случайной
величины, т.е.:
Доказательство:
Рассмотрим случай дискретной случайной
величины:
Согласно свойствам суммы, постоянную можно вынести за знак суммы:
"Т4" Дисперсия произведения неслучайной величины на случайную равняется произведению квадрата неслучайной величины на дисперсию случайной величины, т.е.:
Доказательство: Дисперсию произведения можно представить в виде:
Согласно теореме о математическом ожидании произведения неслучайной величины на случайную, данное выражение можно записать в виде:
"Т5"
Пусть дана функция
,
равная сумме двух случайных величин.
Тогда математическое ожидание суммы
двух случайных величин равняется сумме
их математических ожиданий, т.е.:
Доказательство: Рассмотрим систему двух дискретных случайных величин с известным законом распределения. Тогда математическое ожидание суммы двух случайных величин можно представить в виде:
,
где - это вероятность того, что сумма (X +Y) примет значения i и j.
На основании свойств суммы данное выражение можно записать в виде:
.
Если учесть, что
,
а
,
то математическое ожидание суммы можно
заменить выражением вида:
,
что и требовалось доказать.
"Т6" Пусть дана функция . Тогда дисперсия суммы двух случайных величин будет равна сумме дисперсий этих случайных величин плюс удвоенное произведение корелляционного момента между этими случайными величинами, т.е.:
Доказательство:
Представим центрированную случайную
величину
в виде:
Согласно определению
дисперсии случайной величины, дисперсию
случайных величин
можно представить как математическое
ожидание квадрата центрированной
случайной величины
:
или:
а так как
,
а
,
то:
Представим правую часть данного выражения в виде:
На основании теоремы о математическом ожидании суммы случайных величин можно записать, что дисперсия суммы равняется:
,
что и требовалось доказать.
"Т7" Математическое ожидание произведения двух случайных величин равняется произведению их математических ожиданий плюс корелляционный момент между ними.
Доказательство:
Известно, что корелляционный момент
между двумя случайными величинами равен
математическому ожиданию произведения
центрированных случайных величин:
Запишем данное выражение в виде:
На основании теоремы о математическом ожидании суммы:
Следовательно,
и
,
что и требовалось доказать.
Очевидно, если случайные величины некореллированы, то математическое ожидание произведения этих случайных величин равняется произведению их математических ожиданий: