- •2. Основные понятия теории вероятностей : Случайные события, совместные и несовместные события.
- •3. Основные понятия теории вероятностей : полная совокупность событий, противоположное событие, элементарное событие.
- •5. Вычисление упорядоченных выборок без повторений. Привести пример.
- •6. Вычисление упорядоченных выборок с повторениями. Привести пример
- •7.Вычисление неупорядоченных выборок без повторений. Привести пример
- •8.Вычисление неупорядоченных выборок с повторениями. Привести пример
- •9. Геометрическая вероятность. Привести примеры. Геометрические вероятности.
- •12. Условная вероятность. Вероятность произведения двух зависимых событий.
- •14. Понятие дерево вероятностей.
- •16.Схема Бернулли. Биномиальные коэффициенты.
- •17. Локальная предельная теорема Муавра - Лапласа.
- •19.Интегральная предельная теорема Лапласа как предельное испытание Бернулли.
- •18.Теорема Пуассона. Функция Пуассона как предельное испытание Бернулли
- •21.Понятие случайной величины (св). Понятие функции распределения вероятностей св.
- •24.Математическое ожидание дискретной св и его важнейшие свойства
- •Свойства математического ожидания.
- •25.Дисперсия дискретной св и ее важнейшие свойства
- •30. Непрерывные случайные величины. Функция распределения ( интегральный закон распределения), ее свойства.
- •31.Непрерывные св. Плотность распределения вероятностей (дифференциальная функция), ее свойства.
- •32.Математическое ожидание непрерывной св, ее свойства.
- •Свойства математического ожидания.
- •33.Дисперсия непрерывной св, ее свойства. Стандартное отклонение.
- •35.Вероятность попадания нормально распределенной св в заданный интервал. Правило трех сигм, ее численная реализация.
- •Правило трех сигм. Используя формулу: , вычислим для случая .
- •36.Показательное распределение. Плотность, функция распределения, математическое ожидание и дисперсия. Численная реализация правила трех сигм.
- •37.Равномерное распределение. Плотность, функция распределения, математическое ожидание и дисперсия.
- •Неравенство Чебышева.
- •39. Центральная предельная теорема (цпт) и следствия из нее.
24.Математическое ожидание дискретной св и его важнейшие свойства
Определение: Математическим ожиданием ДСВ называют сумму произведений всех возможных их значений на соответствующие им вероятности.
Пусть ДСВ задана законом распределения:
X |
x1 |
x2 |
x3 |
…… |
xn |
P |
P1 |
P2 |
P3 |
…… |
Pn |
.
Математическое ожидание данной ДСВ будет
M(X) = P1 * x1 + P2 * x2 + ….. + Pn * xn =
Свойства математического ожидания.
Свойство 1: M ( C ) = C, где C = const . Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной.
X |
С |
С |
С |
…… |
С |
P |
P1 |
P2 |
P3 |
…… |
Pn |
M ( C ) = С* P1 + С* P2 + …. + С* Pn + = С*( P1 + P2 + …. + Pn ) = С*1=С .
Определение: Произведением постоянной случайной величины С на случайную величину Х называют новую случайную величину, значения которой равняются произведениям значений случайной величины на константу (const).
C*X |
С*x1 |
С*x2 |
С*x3 |
…… |
С*xn |
P |
P1 |
P2 |
P3 |
…… |
Pn |
Свойство 2: M(C*X) = C* M(X) – постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания.
Свойство 3: Математическое ожидания произведения независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий.
M(X*Y) = M(X) * M(Y) .
Даны законы распределения вероятностей двух независимых случайных величин:
X |
x1 |
x2 |
P |
P1 |
P2 |
Y |
y1 |
y2 |
P |
Q1 |
Q2 |
Тогда закон распределения произведения:
X*Y |
x1*y1 |
x1*y2 |
x2*y1 |
x2*y2 |
P |
P1*Q1 |
P1*Q2 |
P2*Q1 |
P2*Q2 |
M(X*Y) = x1*y1*P1*Q1 + x1*y2*P1*Q2 + x2*y1*P2*Q1 + x2*y2*P2*Q2 = x1* P1*(y1* Q1 + y2*Q2 ) + x2* P2*(y1* Q1 + y2*Q2 ) = ( x1*P1 + x2*P2 ) * (y1*Q1 + y2*Q2 +) = M(X)*M(Y) .
Свойство 4: Математическое ожидание суммы случайных величин равняется сумме математических ожиданий каждой из случайных величин
M(X+Y) = M(X) + M(Y) .
Доказательство: Имеем две случайные величины X и Y с законами распределения
X |
x1 |
x2 |
|
Y |
y1 |
y2 |
P |
P1 |
P2 |
|
P |
Q1 |
Q2 |
Составим закон распределения для суммы случайных величин (X+Y):
X+Y |
x1+y1 |
x1+y2 |
x2+y1 |
x2+y2 |
P |
P11 |
P12 |
P21 |
P22 |
Вычислим математическое ожидание суммы случайных величин:
M(X+Y) = ( x1+y1 )* P11 + ( x1+y2 )* P12 + ( x2+y1 )* P21 + ( x2+y2 )* P22 = (P11 + P12)* x1 + (P21 + P22)* x2 +(P11 + P21)* y1 +(P12 + P22)* y2 .