4.8

Суммы случайных величин

[11/100%]
Показать
LaTeX
Задача 4.8.1

Пусть XX и YY — независимые случайные величины с экспоненциальным распределением с параметрами λ\lambda и μ\mu соответственно. Найдите плотность распределения X+YX+Y.

?
Задача 4.8.2

Пусть XX и YY — независимые случайные величины с распределением Коши. Найдите плотность распределения αX+βY\alpha X+\beta Y, где αβ≠0\alpha \beta \neq 0. (Знакомы ли вы с контурным интегрированием?)

?
Задача 4.8.3

Найдите плотность распределения Z=X+YZ = X+Y, если XX и YY имеют совместную плотность распределения f(x,y)=12(x+y)e−(x+y),x,y≥0f(x, y) = \frac{1}{2}(x+y) e^{-(x+y)}, x, y \geq 0.

?
Задача 4.8.4

Пусть {Xr:r≥1}\left\{ X_{r}: r \geq 1\right\} — независимые экспоненциальные случайные величины с параметрами {λr:r≥1}\left\{ \lambda_{r}: r \geq 1\right\}, никакие два из которых не равны. Найдите плотность распределения Sn=∑r=1nXrS_{n} = \sum_{r = 1}^{n} X_{r}. [Указание: используйте индукцию.]

?
Задача 4.8.5
?
(a)

Пусть X,Y,ZX, Y, Z — независимые случайные величины, равномерно распределённые на [0,1][0,1]. Найдите плотность распределения X+Y+ZX+Y+Z.

(b)

Если {Xr:r≥1}\left\{ X_{r}: r \geq 1\right\} независимы и равномерно распределены на [0,1][0,1], покажите, что плотность распределения Sn=∑r=1nXrS_{n} = \sum_{r = 1}^{n} X_{r} в любой точке x∈(0,n)x \in (0, n) является многочленом от xx степени n−1n-1. Покажите, в частности, что плотность распределения fnf_{n} величины SnS_{n} удовлетворяет fn(x)=xn−1/(n−1)f_{n}(x) = x^{n-1} /(n-1) ! при x∈[0,1]x \in [0,1].

(c)

Пусть n≥3n \geq 3. Какова вероятность того, что X1,X2,…,XnX_{1}, X_{2}, \ldots , X_{n} из пункта (b) могут быть длинами сторон nn-угольника?

Задача 4.8.6

Для независимых одинаково распределённых случайных величин XX и YY покажите, что U=X+YU = X+Y и V=X−YV = X-Y некоррелированы, но не обязательно независимы. Покажите, что UU и VV независимы, если XX и YY имеют распределение N(0,1)N(0,1).

?
Задача 4.8.7

Пусть XX и YY имеют двумерную нормальную плотность распределения с нулевыми математическими ожиданиями, дисперсиями σ2,τ2\sigma^{2}, \tau^{2} и корреляцией ρ\rho. Покажите, что:

?
(a)

E[X∣Y]=ρστY\mathbb {E}\left[X \mid Y\right] = \frac{\rho \sigma }{\tau } Y,

(b)

Var⁡(X∣Y)=σ2(1−ρ2)\operatorname {Var}\left(X \mid Y\right) = \sigma^{2}\left(1-\rho^{2}\right),

(c)

E[X∣X+Y=z]=(σ2+ρστ)zσ2+2ρστ+τ2\mathbb {E}\left[X \mid X+Y = z\right] = \frac{\left(\sigma^{2}+\rho \sigma \tau \right) z}{\sigma^{2}+2 \rho \sigma \tau +\tau^{2}},

(d)

Var⁡(X∣X+Y=z)=σ2τ2(1−ρ2)τ2+2ρστ+σ2\operatorname {Var}\left(X \mid X+Y = z\right) = \frac{\sigma^{2} \tau^{2}\left(1-\rho^{2}\right)}{\tau^{2}+2 \rho \sigma \tau +\sigma^{2}}.

Задача 4.8.8

Пусть XX и YY — независимые случайные величины N(0,1)N(0,1), и пусть Z=X+YZ = X+Y. Найдите распределение и плотность распределения ZZ при условии, что X>0X > 0 и Y>0Y > 0. Покажите, что

E[Z∣X>0,Y>0]=22/π \mathbb {E}\left[Z \mid X > 0, Y > 0\right] = 2 \sqrt{2 / \pi }
?
Задача 4.8.9

Пусть XX и YY — независимые случайные величины N(0,1)N(0,1). Найдите совместную плотность распределения U=aX+bYU = a X+b Y и V=bX−aYV = b X-a Y, и, используя это, покажите, что UU имеет распределение N(0,a2+b2)N\left(0, a^{2}+b^{2}\right). Выведите отсюда доказательство последней части Примера (4.8.3).

?
Задача 4.8.10

Пусть XX и YY имеют совместную функцию распределения FF с маргинальными функциями распределения FXF_{X} и FYF_{Y}. Покажите, что если μ=E[X+Y]\mu = \mathbb {E}\left[X+Y\right] корректно определено, то его значение определяется знанием FXF_{X} и FYF_{Y}.

?
Задача 4.8.11

Пусть S=U+V+WS = U+V+W — сумма трёх независимых случайных величин с равномерным распределением на (0,1)(0,1).

?
(a)

Покажите, что E[Var⁡(U∣S)]=118\mathbb {E}\left[\operatorname {Var}\left(U \mid S\right)\right] = \frac{1}{18}.

(b)

Найдите v(s)=Var⁡(U∣S=s)v(s) = \operatorname {Var}\left(U \mid S = s\right) при 0<s<30 < s < 3.