WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 ||

8. Является ли -алгеброй декартово произведение B(R) B(R) двух борелевских -алгебр 9. Принадлежит ли множество Q рациональных чисел -алгебре, порождённой множеством всех одноточечных подмножеств R 10. На борелевской -алгебре в R задана функция: µ(B) = 1 для любого B. Является ли µ вероятностной мерой 11. Пусть функция µ на множестве 2R задана так: µ(B) = 1, если 0 B, и µ(B) = 0, если 0 B. Является ли функция µ мерой на множестве всех подмножеств R 12. Привести пример какой-нибудь меры, отличной от меры Лебега, на -алгебре B(R) борелевских множеств на прямой.

См. определения 28, 29, 30 и т.д.

13. Доказать, что если P(Ai) = 0 для всех i = 1, 2,..., то P Ai = 0 и P Ai = 0.

i=1 i=См. свойства вероятности 4 (стр. 30) и 7 (стр. 31).

132 ЗАДАЧИ 14. Доказать, что если P(Ai) = 1 для всех i = 1, 2,..., то P Ai = 1 и P Ai = 1.

i=1 i=См. свойства вероятности 4 (стр. 30) и 7 (стр. 31).

15. Найти количество всех 2005-значных чисел, в записи которых используются все цифры от 1 до 9, но никакие соседние цифры в записи этих чисел не совпадают.

См. формулу включения-исключения (стр. 31).

16. Найти вероятность того, что при раздаче колоды в 52 карты четверым игрокам поровну хотя бы у одного из игроков соберутся все карты одной масти.

См. формулу включения-исключения (стр. 31).

17. Доказать, что {4} является борелевским множеством.

18. Доказать, что [1, 2] является борелевским множеством.

19. Доказать, что канторовское совершенное множество является борелевским множеством.

См. определения 13 и 11.

20. Могут ли два независимых события образовать полную группу событий 21. Из полной колоды карт вынимают одну. Будут ли независимыми события «вынутая карта — король» и «вынутая карта — туз» 22. Что означает независимость в совокупности событий A, B, C и D 23. Следует ли из равенства P(A B C) = P(A)P(B)P(C) независимость событий A, B и C в совокупности 24. Следует ли из того же равенства попарная независимость A, B, C 25. Пусть, F, P = [0, 1], B([0, 1]),, где — мера Лебега. Построить на этом вероятностном пространстве три случайных величины с равномерными на [0, 1] распределениями.

26. Пусть = [0, 1], F = 2, () =. Задать вероятностную меру P так, чтобы функция оказалась случайной величиной с вырожденным распределением.

27. Пусть = [0, 1], F = 2, () =. Задать вероятностную меру P так, чтобы функция оказалась случайной величиной с распределением Бернулли.

28. Привести пример вероятностного пространства и на нем трёх независимых попарно, но зависимых в совокупности случайных величин.

ЗАДАЧИ 29. Доказать, что случайная величина с вырожденным распределением независима с любой другой случайной величиной.

30. Пусть случайная величина имеет стандартное нормальное распределение, а случайная величина равна знаку. Проверить, независимы ли случайные величины || и.

31. Доказать, что из независимости в совокупности n случайных величин следует их попарная независимость.

32. Доказать, что случайные величины и независимы тогда и только тогда, когда для любых двух борелевских функций f и g независимы случайные величины f() и g().

33. Может ли какое-нибудь из стандартных дискретных распределений быть устойчивым относительно: а) умножения на некоторую постоянную б) умножения на произвольную постоянную в) произвольного линейного преобразования Здесь устойчивость — сохранение того же вида распределения.

34. Какие из стандартных абсолютно-непрерывных распределений устойчивы относительно: а) умножения на некоторую постоянную б) умножения на произвольную постоянную в) произвольного линейного преобразования 35. Привести пример случайных величин и с одинаковым нормальным распределением, сумма которых имеет вырожденное распределение.

36. Привести пример случайных величин и с пуассоновскими распределениями, сумма которых имеет распределение, отличное от пуассоновского.

37. Привести пример случайных величин и с пуассоновскими распределениями с параметрами = µ, сумма которых имеет распределение, от личное от пуассоновского.

См. пример 55.

= = 38. Пусть N1,9 и N1,1 — независимые случайные величины. Какое распределение имеет - 39. Когда возможно равенство E || = 0 40. Пусть четвёртый момент случайной величины конечен, и имеет место равенство E 2 = E 3 = E 4. Доказать, что P( = 0) + P( = 1) = 1.

Распределение Бернулли, и только оно, обладает свойством 2 =.

41. Привести пример случайной величины с дискретным распределением, у которой существует первый момент, но не существует дисперсия.

42. Сравнить E (4) и (E )4.

134 ЗАДАЧИ 43. Привести пример случайной величины с абсолютно непрерывным распределением, у которой существует второй момент, но не существует третий.

44. Привести пример случайных величин и таких, что E ( + ) существует, но ни E, ни E не существуют.

45. Привести пример случайных величин и таких, что E и E существуют, но не существует E ().

46. Привести пример одинаково распределённых случайных величин, и таких, что все три величины +, + и + имеют различные распределения.

Достаточно, если каждая будет принимать три значения.

47. Привести пример одинаково распределённых случайных величин и таких, что величины и имеют разные распределения.

+ + 48. Привести пример, показывающий что для одинаково распределённых случайных величин и не обязательно E = E, даже если эти математические ожидания существуют.

49. Привести пример, показывающий, что следующее утверждение неверно: «Для любых унимодальных распределений медиана всегда лежит между математическим ожиданием и модой».

Попробуйте распределение с плотностью f(t) = pet при t < 0 и f(t) = = (1 - p)e-t при t 0, где 0 < p < 1, > 0, > 0 — параметры.

50. Привести пример того, что в ЗБЧ Хинчина существенно условие независимости.

1 +... + n 51. Проверить, имеет ли место сходимость к нулю по вероn ятности для последовательности 1, 2,... независимых случайных величин со стандартным распределением Коши.

52. Пусть 1, 2,... — последовательность независимых и одинаково распределённых случайных величин с невырожденным распределением.

Доказать, что не существует случайной величины, к которой данная последовательность сходилась бы по вероятности. Сходится ли эта последовательность по распределению Sn - nE 53. Доказать, что в условиях ЦПТ последовательность не nDсходится по вероятности ни к какой случайной величине.

Рассмотрите отдельно и вместе сумму первых и следующих n слагаемых.

Предметный указатель Абсолютно непрерывное характеристическая функция, распределение, 50 Гамма-функция Эйлера, совместное распределение, 71 Гаусса распределение, Алгебра, 22 Геометрическая вероятность, тривиальная, 23 Геометрическое распределение, 40, Атом, 50 дисперсия, математическое ожидание, Бернулли Гипергеометрическое распределение, 16, закон больших чисел, дисперсия, распределение, математическое ожидание, схема, формула, 40 Дискретное пространство элементарных исхоБерри — Эссеена неравенство, 117 дов, Биномиальное распределение, 40, 54 Дискретное распределение, дисперсия, 88 Дисперсия, математическое ожидание, 88 разности, характеристическая функция, 120 распределения Борелевская Бернулли, -алгебра, 25 биномиального, функция, 65 геометрического, Бюффона задача об игле, 19 гипергеометрического, Коши, Вероятности нормального, аксиомы, Парето, свойства, Пуассона, Вероятностное пространство, показательного, Вероятность, равномерного, апостериорная, стандартного нормального, априорная, суммы, 87, геометрическая, суммы n слагаемых, классическая, Достоверное событие, условная, Вложенные шары, 28 Задача Выбор Бюффона об игле, без возвращения, 7, 8 о встрече, без учёта порядка, 7–9 о рассеянной секретарше, с возвращением, 7, 9 Закон больших чисел, с учётом порядка, 7–9 Бернулли, Вырожденное распределение, 53 Маркова, дисперсия, 87 Хинчина, 107, математическое ожидание, 87 Чебышёва, Гамма-распределение, 57 Игла Бюффона, 136 ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ Измеримая функция, 46 абсолютный, Индикатор события, 104 абсолютный центральный, Интеграл Пуассона, 56 центральный, факториальный, Кантора лестница, Муавра — Лапласа теорема, Квантильное преобразование, Классическая вероятность, 14 Невозможное событие, Ковариация, 91 Независимость Конечное множество, 13 испытаний, Коши распределение, 58 случайных величин Коэффициент корреляции, 93 в совокупности, свойства, 94 попарная, событий, Лестница Кантора, в совокупности, попарная, Максимума распределение, Неизмеримое множество, 20, Математическое ожидание Непрерывность меры, абсолютно непрерывного распределеНеравенство ния, Берри — Эссеена, дискретного распределения, Йенсена, постоянной, Маркова, произведения, Чебышёва, распределения обобщённое, Бернулли, Несовместные события, биномиального, Номер первого успеха, геометрического, Нормальное распределение, гипергеометрического, дисперсия, Коши, математическое ожидание, нормального, свойства, Парето, характеристическая функция, Пуассона, показательного, Объединение событий, равномерного, Определение вероятности стандартного нормального, геометрическое, суммы, классическое, Мера, вероятностная, 29 Парето Лебега, 28 распределение, нормированная, 29 Пересечение событий, минимальная -алгебра, 25 Перестановка, Минимума распределение, 127 Плотность Множество распределения, Витали, 20, 65 распределения суммы, всех подмножеств, 23 совместного распределения, конечное, 13 Показательное распределение, неизмеримое, 20 дисперсия, пустое, 12 математическое ожидание, счётное, 13 характеристическая функция, Модуль комплексного числа, 120 Полиномиальное распределение, Момент Полная группа событий, первый, 81 Попарно несовместные события, порядка k, 84 Правило трёх сигм, 64, ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ Пример показательное, Бернштейна, 36 моменты, Пространство элементарных исходов, 11 характеристическая функция, дискретное, 13 полиномиальное, Противоположное событие, 13 равномерное, Пуассона моменты, интеграл, 56 равномерное в области, приближение, 44 корреляция координат, распределение, 44, 54 Симпсона, Пустое множество, 12 случайной величины, абсолютно непрерывное, Равномерное распределение, дискретное, дисперсия, сингулярное, математическое ожидание, смешанное, Разбиение пространства элементарных исхосовместное, дов, стандартное нормальное, Размещение, моменты, Распределение, характеристическая функция, Бернулли, числа успехов, моменты, экспоненциальное, характеристическая функция, моменты, биномиальное, 40, характеристическая функция, моменты, характеристическая функция, 120 Свойство вектора непрерывности меры, абсолютно непрерывное, 71 нестарения дискретное, 70 геометрического распределения, вырожденное, 53 показательного распределения, моменты, 87 отсутствия последействия Гаусса, 56 геометрического распределения, гамма, 57 показательного распределения, характеристическая функция, 121 -алгебра, геометрическое, 40, 54 борелевская, моменты, 88 минимальная, гипергеометрическое, 16, 54 Сингулярное распределение, моменты, 96 Случайная величина, Коши, 58 Случайные величины моменты, 90 независимые максимума, 127 в совокупности, маргинальное, или частное, 70 попарно, минимума, 127 некоррелированные, многомерное нормальное, 73 отрицательно коррелированные, нормальное, 56 положительно коррелированные, моменты, 89 Смешанное распределение, свойства, 63 Событие, 11, 22, характеристическая функция, 122 достоверное, Парето, 58 невозможное, моменты, 90 противоположное, или дополнительное, Пуассона, 44, 54 моменты, 88 События характеристическая функция, 121 вложенные, 138 ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ независимые, 34 Тривиальная алгебра, в совокупности, Урновая схема, попарно, Условная вероятность, несовместные, Устойчивость по суммированию попарно несовместные, биномиального распределения, Сочетание, гамма-распределения, Среднее значение, нормального распределения, Среднеквадратическое отклонение, распределения Пуассона, Стандартное нормальное распределение, дисперсия, Факториальный момент, математическое ожидание, Формула характеристическая функция, Байеса, Статистическая устойчивость, Бернулли, Схема Бернулли, включения-исключения, Сходимость обратного преобразования Фурье, моментов, полной вероятности, по вероятности, свёртки, свойства, Эйлера, по распределению, Функция почти наверное, борелевская, слабая, измеримая, свойства, по Борелю, Счётная аддитивность распределения, вероятности, вектора, меры, свойства, Счётное множество, совместного распределения, характеристическая, Таблица свойства, распределения, совместного распределения, Характеристическая функция, Теорема свойства, закон больших чисел Центральная предельная теорема, 115, Бернулли, Маркова, Число Хинчина, 107, перестановок, Чебышёва, размещений, Лебега, сочетаний, Леви, Муавра — Лапласа, 116 Экспоненциальное распределение, неравенство Берри — Эссеена, 117 дисперсия, о вложенных шарах, 28 математическое ожидание, о двойном пределе, 113 характеристическая функция, о непрерывном соответствии, 124 Элементарный исход, о перемножении шансов, Пуассона, с оценкой точности, предельная для гипергеометрического распределения, умножения вероятностей, ЦПТ Ляпунова, 115, центральная предельная, 115, Литература 1. Г н е д е н к о Б. В. Курс теории вероятностей. М., 1988.

2. Ч и с т я к о в В. П. Курс теории вероятностей. М., 1982.

3. Б о р о в к о в А. А. Теория вероятностей. М., 1986.

4. К о л е м а е в В. А., К а л и н и н а В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Инфра-М, 1997.

5. К о р ш у н о в Д. А., Ф о с с С. Г. Сборник задач и упражнений по теории вероятностей. Новосибирск, 1997.

6. С е в а с т ь я н о в Б. А., Ч и с т я к о в В. П., З у б к о в А. М. Сборник задач по теории вероятностей. М., 1986.

7. В е н т ц е л ь Е. С., О в ч а р о в Л. А. Теория вероятностей (Избранные главы высшей математики для инженеров и студентов втузов, задачи и упражнения). М., 1973.

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.