- •§ 1. Предмет теории вероятностей. Случайные события
- •§ 2. Определение вероятности. Основные свойства вероятности
- •§ 3. Сложение и умножение вероятностей. Условная вероятность.
- •§ 4. Независимость случайных событий
- •§ 5. Полная вероятность и формулы байеса
- •§ 6. Производящие функции
- •§ 1. Определение дисекретной случайной величины. Закон распределния вероятностей
- •Обычно этот закон задают в виде таблицы
- •§ 2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •§ 3 Схема бернулли и биноминальное распределение вероятностей
- •§4. Простейший поток событий.
- •§ 1. Непрерывные одномерные и многомерные случайные величины. Плотность распределения вероятностей.
- •§ 2. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •§ 3. Функция распределения вероятностей и ее свойства
- •§ 4. Равномерное распределение
- •§ 5. Показательное распределение
- •§ 6. Нормальное распределение Распределение с плотностью распределения вероятностей
- •§ 7. Классическая задача управления запасами
- •§ 8. Моменты распределения случайных величин
- •§ 1. Функция одного случайного аргумента и её распределение
- •§ 2. Функция нескольких случайных аргументов и её распределение
- •§ 1. Неравенство чебышева
- •§ 2. Теорема чебышева
- •§ 3. Теорема бернулли. Понятие о пределе по вероятности
- •§4. Асимптотически нормальные распределения и понятие о центральной предельной теореме ляпунова
- •§ 5. Теорема муавра-лапласа и асимптотика биномиального распределения
§ 1. Функция одного случайного аргумента и её распределение
Если каждому возможному значению случайной величины X соответствует единственное возможное значение случайной величины Y, то Y называют функцией случайного аргумента X:
.
Если X- дискретная случайная величина, то возможные значения функции Y находят из равенства
,
где - возможные значения X; а вероятности возможных значений Y находят из равенства:
.
Если - непрерывная случайная величина с плотностью распределения вероятностей , то плотность распределения вероятностей случайной величины (функции) вычисляется по формуле:
,
где - дифференцируемая строго монотонная функция.
Числовые характеристики функции находятся согласно определения, например,
,
.
№ 132. Дискретная случайная величина задана законом распределения вероятностей:
|
-1 |
0 |
1 |
3 |
|
0,2 |
0,1 |
0,3 |
0,4 |
Найти закон распределения вероятностей случайной величины .
Решение. Вычислим возможные значения случайной величины по формуле , а именно,
.
Так как , то в таблицу эти значения записываем только один раз, сложив их вероятности:
|
0 |
1 |
81 |
|
0,1 |
0,5 |
0,4 |
№ 133. Найти закон распределения функции , если плотность распределения вероятностей аргумента имеет вид:
.
Решение. Вычислим плотность распределения вероятностей функции по формуле:
,
где
, .
Тогда
.
№ 134. Дискретная случайная величина задана законом распределения вероятностей:
|
|
|
|
|
|
0,15 |
0,2 |
0,3 |
0,35 |
Найти закон распределения вероятностей случайной величины: а) ; б) .
№ 135. За каждый процент перевыполнения плана работнику полагается премия 500 руб., а за каждый процент недовыполнения его заработок уменьшается на 300 руб., но не более, чем на 1000 руб. Найти ожидаемый размер премии, если имеет место следующий прогноз выполнения плана:
|
96 |
97 |
98 |
99 |
100 |
101 |
102 |
103 |
104 |
105 |
|
0,01 |
0,03 |
0,05 |
0,1 |
0,15 |
0,2 |
0,25 |
0,1 |
0,06 |
0,05 |
№ 136. Случайная величина имеет показательное распределение с параметром . Найти плотности распределения следующих случайных величин: а) ; б) ; в) .
№ 137. Случайная величина задана плотностью распределения вероятностей в интервале ; вне этого интервала =0. Найти числовые характеристики функции .
№ 138. Найти закон распределения вероятностей логонормальной случайной величины , то есть удовлетворяющей условию , где имеет нормальное распределение с параметрами .