Тема . Теория вероятностей и статистика
.07 Случайные величины. Мат. ожидание и дисперсия. Ковариация.
Вспоминай формулы по каждой теме
Решай новые задачи каждый день
Вдумчиво разбирай решения
ШКОЛКОВО.
Готовиться с нами - ЛЕГКО!
Подтемы раздела теория вероятностей и статистика
Решаем задачу:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 1#58424

Пусть распределение случайных величин задано таблицей

---------|----|-----
-X--∖-Y--|0---|--1--
 0       |0.1 | 0.3
         |    |
 1       |0.4 |  ?

Где на пересечении строки и столбца стоит вероятность того, что X  принимает соответствующее значение (указанное в строке) и при этом Y  принимает соответствующее значение (указанное в столбце ).

Задача. a) Какая вероятность должна стоять вместо ”  ?”  ;
b) Найти cov(X,Y )  ;
c) Зависимы ли случайные величины X  и Y  ?

Показать ответ и решение

a) Ясно, что все клетки таблицы вместе дают все возможности, чему могут быть равны величины X  и Y  .

Поэтому в оставшейся клетке будет стоять 1 − 0.1 − 0.3− 0.4 = 0.2  . Таким образом, заполненная таблица выглядит так:

---------|----|-----
         |    |
-X--∖-Y--|0---|--1--
 0       |0.1 | 0.3
         |    |
 1       |0.4 | 0.2

b) Для того, чтобы найти cov(X,Y )  , надо понять, как распределены X  и Y  .

Они обе принимают только значения 0 или 1, давайте посчитаем, с какой вероятностью, по формуле полной вероятности:

P (X  = 0) = P(X  = 0∩ Y =  0)+ P (X  = 0 ∩ Y = 1)

Слагаемые здесь - это в точности клеточки первой строчки.

Таким образом,

P (X  = 0) = P(X  = 0∩ Y =  0)+ P (X  = 0 ∩Y  = 1) = 0.1 + 0.3 = 0.4

Но тогда понятно, что раз X  принимает только два значения, то P(X =  1) = 1 − P(X = 0) = 0.6  .

Аналогично, по формуле полной вероятности:

P (Y = 0) = P(Y = 0 ∩ X =  0)+ P (Y  = 1∩ X  = 1)

Слагаемые здесь - это в точности клеточки первого столбца.

Таким образом,

P (Y  = 0) = P(Y = 0 ∩ X = 0 )+ P (Y  = 1∩ X  = 1) = 0.1 + 0.4 = 0.5

Но раз Y  принимает только два значения, то P (Y  = 1) = 1 − P (Y = 0) = 0.5  .

И теперь мы можем вычислить их мат. ожидания:

EX  = 1⋅0.6 + 0⋅0.4 = 0.6

EY  = 1⋅0.5+  0⋅0.5 = 0.5

Далее, для формулы ковариации cov(X,Y ) = E(XY  )− EXEY  , нам нужно посчитать ещё мат. ожидания от произведения XY  .

Но произведение величин, которые принимают значение 0 или 1, тоже принимает значение 0 или 1.

P(XY  =  0) = P (X = 0 ∩ Y = 0)+ P(X =  0∩ Y = 1 )+ P (X  = 1 ∩Y  = 0) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8

P (XY  = 1) = P (X = 1∩ Y = 1) = 0.2

Таким образом,

E (XY  ) = 0 ⋅0.8+ 1 ⋅0.2 = 0.2

И тогда

cov(X,Y ) = E(XY  )− EXEY    = 0.2 − 0.6⋅0.5 = − 0.1

с) Они зависимы, потому что если случайные величины независимы, то их ковариация равна 0, а у нас получился не 0.

Ответ:

Специальные программы

Все специальные программы

Программа
лояльности v2.0

Приглашай друзей в Школково и получай вознаграждение до 10%!

Крути рулетку
и выигрывай призы!

Крути рулетку и покупай курсы со скидкой, которая привязывается к вашему аккаунту.

Бесплатное обучение
в Школково

Для детей ДНР, ЛНР, Херсонской, Запорожской, Белгородской, Брянской областей, а также школьникам, находящимся в пунктах временного размещения Крыма обучение на платформе бесплатное.

Налоговые вычеты

Узнай, как получить налоговый вычет при оплате обучения в «Школково».

Специальное предложение
для учителей

Бесплатный доступ к любому курсу подготовки к ЕГЭ или олимпиадам от «Школково». Мы с вами делаем общее и важное дело, а потому для нас очень значимо быть чем-то полезными для учителей по всей России!

Вернём деньги за курс
за твою сотку на ЕГЭ

Сдать экзамен на сотку и получить обратно деньги за подготовку теперь вполне реально!

cyberpunkMouse
cyberpunkMouse
Рулетка
Вы можете получить скидку в рулетке!