Учебно-исследовательское задание
1. Распределения Пирсона [2], их свойства и применения.
2. Броуновское движение в работах А.Эйнштейна и П.Ланжевена [4].
Литература
1. Боровков А.А. Курс теории вероятностей. М: Наука, 1972.
2. В.И.Тихонов. Статистическая радиотехника. М.: Радио и Связь, 1982.
3. В.Т.Горяинов, А.Г.Журавлев, В.И.Тихонов. Статистическая радиотехника. Примеры и задачи. М.: Сов.Радио, 1980.
4. К.В.Гардинер. Стохастические методы в естественных науках. М.:Мир, 1986.
Практическое занятие 5.
Тема: КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Практическое занятие 6.
Тема 5: Многомерные случайные величины и условные функции распределения.
Определения и глоссарий
Совместная функция распределения, Многомерные плотности распределения, Условия согласованности для плотностей распределения, Коэффициент корреляции, Моменты распределения, Независимость, некоррелированность, ортогональность случайных величин, Условные плотности и правила исключения лишних переменных в них, Многомерные характеристические функции.
Задания для предварительной самостоятельной подготовки
1. Уяснить взаимоотношение понятий независимости, некоррелированности и ортогональности случайных величин.
2. Уяснить свойства многомерных функций распределения, плотностей распределения и характеристических функций.
Задачи
1. Дискретная двумерная случайная величина (Х,Y) описывается законом распределения вероятностей, заданного таблицей.
уj | xi | |
x1 | x2 | |
у1 у2 у3 | 0,10 0,15 0,20 | 0,15 0,25 0,15 |
Определить: 1) законы распределения составляющих Х и Y; 2) условный закон распределения случайной величины Х при условии, что Y приняла значение у1, и случайной величины Y при условии, что Х приняла значение х2.
2. Вычислить и построить двумерную функцию распределения F2(х, у) независимых дискретных случайных величин Х и Y, если случайная величина Х принимает три возможных значения 0, 1, 3 с вероятностями 1/2, 2/8 и 1/8, а Y - два возможных значения 0 и 1 с вероятностями 1/3 и 2/3.
3. Случайная точка на плоскости распределена по закону, приведенному в таблице
yj | xi | |
x1=0 | x2=1 | |
y1=-1 | 0,10 | 0,15 |
y2=0 | 0,15 | 0,25 |
y3=1 | 0,20 | 0,15 |
Найти: 1) математические ожидания случайных величин Х и Y; 2) дисперсии величин Х и Y; 3)условное математическое ожидание величины Х при Y=у3; 4) корреляционный момент Кху и коэффициент корреляции Rxy.
4. Производится N независимых измерений некоторой случайной величины. Считая результат каждого измерения случайной величиной с математическим ожиданием m и дисперсией s2 , вычислить математическое ожидание M и дисперсию D среднего арифметического N измерений.
5. Доказать соотношения: для любых случайных величин X и Y
a. M(X±Y)=M(X)±M(Y)
b. M(XY)=M(X)*M(Y)+KXY
c. D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2KXY
6. Совместная плотность вероятности р2(х,y) гауссовского распределения двумерной случайной величины (Х,Y) имеет вид:
Определить одномерные плотности вероятности случайных величин X и Y и условные плотности p(x|y), p(y|x).
7. Пользуясь понятием условной плотности распределения и одномерной плотностью распределения гармонического процесса с постоянной амплитудой и угловой частотой , найти двумерную плотность распределения этого процесса.
8. Два гауссовских некоррелированных случайных процесса имеют заданные постоянные математические ожидания и дисперсии. Записать совместную плотность распределения вероятностей этих процессов.
9. Имеется два случайных процесса и , где α - постоянный коэффициент. Считая гауссовским с нулевым математическим ожиданием и дисперсией , и используя определение условной вероятности, записать совместную плотность распределения и .
10. Совместная плотность вероятности p2(x,y) двумерной случайной величины (Х,Y) имеет вид . Найти математические ожидания и дисперсии случайных величин Х и Y.