- •1. Предмет теории вероятностей. Случайный эксперимент.
- •2. Классическое определение вероятности.
- •3. Геометрическое определение вероятности
- •4. Аксиоматическое определение вероятности
- •5. Условные вероятности
- •6. Независимые события
- •7. Формулы полной вероятности и Байеса
- •8. Схема независимых испытаний Бернулли
- •9. Случайные величины. Функция распределения случайной величины и ее свойства
- •10. Дискретные случайные величины. Закон распределения дсв.
- •12. Непрерывные случайные величины. Плотность вероятностей
- •13. Важнейшие непрерывные случайные величины
- •1 4. Математическое ожидание св.
- •15. Моменты. Дисперсия. Среднее квадратическое отклонение.
- •16. Чх дискретных и непрерывных случайных величин
- •17. Случайные векторы. Фр случайного вектора и ее свойства.
- •18. Дискретные случайные векторы. Зр дискретного случайного вектора
- •19. Непрерывные случайные векторы. Плотность вероятностей и ее свойства
- •20. Пример. (Равномерное распределение в области ).
- •21. Независимость случайных величин
- •22. Условные законы распределения и условные числовые характеристики
- •23. Числовые характеристики случайных векторов
- •24. Теоремы о числовых характеристиках
- •25. Некоррелированность случайных величин и ее связь с независимостью
- •26. Коэффициент корреляции его свойства
- •27. Многомерное нормальное (гауссовское) распределение
- •28. Функции случайных аргументов
- •29. Композиция (свертка) законов распределения
- •30. Неравенство Чебышева
- •31. Законы больших чисел
- •32. Теорема 3 (збч для независимых, одинаково распределенных св).
- •33. Центральная предельная теорема
- •34. Теорема 2 (Ляпунова) (цпт для независимых, разнораспределенных св)
23. Числовые характеристики случайных векторов
Основными ЧХ двумерного являются:
математическое ожидание - вектор, координатами которого являются математические ожидания СВ и (характеризует координаты средней точки, около которой группируются другие значения вектора );
дисперсия - вектор, координатами которого являются дисперсии СВ и (характеризует степень разброса (рассеивания) значений вектора около его среднего значения );
корреляционный момент СВ и - МО произведения отклонений этих СВ относительно их МО: . (3.17)
Корреляционный момент характеризует степень линейной зависимости между СВ и .
. . (3.18)
Корреляционный момент обладает следующими двумя очевидными свойствами:
; 2. .
Благодаря этим свойствам, вектор дисперсий можно рассматривать как объединенную характеристику – корреляционную матрицу, элементами которой являются всевозможные корреляционные моменты: . имеет две основные ЧХ: (МХ,МУ) и кор-ую матрицу.
МО и ДХ могут быть вычислены по обычным формулам через одномерные ЗР СВ и .
Так, если - , где ,
, где .
Корреляционный момент вычисляется только по двумерному закону распределения:
если - , то ;
если - , то .
Свойства корреляционной матрицы.
Матрица является симметрической размера : , .
На диагонали матрицы расположены дисперсии координат : , .
Матрица является неотрицательно определенной матрицей, то есть для любого и для любых действительных чисел .
Иногда рассматривают нормированную корреляционную матрицу , элементами которой являются всевозможные попарные коэффициенты корреляции координат: . Отличие ее в том, что у нормированной корреляционной матрицы все диагональные элементы равны 1: .
Понятие о моментах
Наряду с рассмотренными выше ЧХ , в приложениях используются также и моменты более высоких порядков. Если задан , то величины
и называются начальными и центральными смешанными моментами порядка соответственно ( ).
В частности, .
24. Теоремы о числовых характеристиках
Теорема 1 (теорема сложения МО). МО суммы двух любых СВ и равно сумме их МО:
.
▲ Докажем теорему в непрерывном случае, в дискретном случае доказать самостоятельно.
Из обобщения ОТМО при имеем:
■. По индукции теорема 1 обобщается на сумму любого конечного числа СВ: .
Теорема 2 (теорема умножения МО).
МО произведения двух независимых СВ и равно произведению их МО: .
▲ Докажем теорему в непрерывном случае, в дискретном случае доказать самостоятельно.
Если НСВ и являются независимыми, то . Поэтому из обобщения ОТМО при имеем: ■.
По индукции теорема 2 обобщается на произведение любого конечного числа независимых (в совокупности) СВ: .