3.8

Суммы случайных величин

[8/100%]
Показать
LaTeX
Задача 3.8.1

Пусть XX и YY — независимые величины, причём XX с равной вероятностью принимает любое значение из {0,1,…,m}\left\{ 0,1, \ldots , m\right\}, а YY аналогично из {0,1,…,n}\left\{ 0,1, \ldots , n\right\}. Найдите функцию вероятностей Z=X+YZ = X+Y. Говорят, что случайная величина ZZ имеет трапецеидальное распределение.

?
Задача 3.8.2

Пусть XX и YY имеют совместную функцию вероятностей

f(x,y)=C(x+y−1)(x+y)(x+y+1),x,y=1,2,3,… f(x, y) = \frac{C}{(x+y-1)(x+y)(x+y+1)}, \quad x, y = 1,2,3, \ldots

Найдите функции вероятностей U=X+YU = X+Y и V=X−YV = X-Y.

?
Задача 3.8.3

Пусть XX и YY — независимые геометрические случайные величины с параметрами α\alpha и β\beta соответственно. Покажите, что

P(X+Y=z)=αβα−β{(1−β)z−1−(1−α)z−1} \mathbb {P}\left(X+Y = z\right) = \frac{\alpha \beta }{\alpha -\beta }\left\{ (1-\beta )^{z-1}-(1-\alpha )^{z-1}\right\}
?
Задача 3.8.4

Пусть {Xr:1≤r≤n}\left\{ X_{r}: 1 \leq r \leq n\right\} — независимые геометрические случайные величины с параметром pp. Покажите, что Z=∑r=1nXrZ = \sum_{r = 1}^{n} X_{r} имеет отрицательное биномиальное распределение.

?
Задача 3.8.5

Сэм бросает 6n6 n костей один раз; ему нужно как минимум nn шестёрок. Айзек бросает 6(n+1)6(n+1) костей; ему нужно как минимум n+1n+1 шестёрок. У кого больше шансов получить требуемое число шестёрок?

?
Задача 3.8.6

Пусть NN имеет пуассоновское распределение с параметром λ\lambda. Покажите, что для любой функции gg, для которой существуют математические ожидания, E[Ng(N])=λE[g(N+1)]\mathbb {E}\left[N g(N\right]) = \lambda \mathbb {E}\left[g(N+1)\right]. В более общем случае, если S=∑r=1NXrS = \sum_{r = 1}^{N} X_{r}, где {Xr:r≥0}\left\{ X_{r}: r \geq 0\right\} — независимые одинаково распределённые неотрицательные целочисленные случайные величины, покажите, что

E[Sg(S])=λE[g(S+X0)X0] \mathbb {E}\left[S g(S\right]) = \lambda \mathbb {E}\left[g\left(S+X_{0}\right) X_{0}\right]
?
Задача 3.8.7

Пусть S=∑i=1NXiS = \sum_{i = 1}^{N} X_{i}, где Xi,i≥1X_{i}, i \geq 1, — независимые, одинаково распределённые случайные величины со средним μ\mu и дисперсией σ2\sigma^{2}, а NN — положительная, целочисленная случайная величина, независимая от XiX_{i}. Покажите, что E[S]=μE[N]\mathbb {E}\left[S\right] = \mu \mathbb {E}\left[N\right], и

Var⁡(S)=σ2E[N]+μ2Var⁡(N) \operatorname {Var}\left(S\right) = \sigma ^{2} \mathbb {E}\left[N\right]+\mu ^{2} \operatorname {Var}\left(N\right)
?
Задача 3.8.8

Пусть XX и YY — независимые случайные величины с геометрическими распределениями fX(k)=pqk−1f_{X}(k) = p q^{k-1}, fY(k)=λμk−1f_{Y}(k) = \lambda \mu^{k-1}, при k≥1k \geq 1, где p+q=λ+μ=1p+q = \lambda +\mu = 1 и q≠μq \neq \mu. Запишите P(X+Y=n+1,X=k)\mathbb {P}\left(X+Y = n+1, X = k\right), и, исходя из этого, найдите распределение X+YX+Y и условное распределение XX при условии X+Y=n+1X+Y = n+1. Происходит ли что-то особенное при q=μq = \mu?

?