10класс

Вопросы после параграфа §31 на странице 155, ГДЗ по математике за 10 и 11 класс к учебнику Высоцкого. Вероятность и статистика базовый и углубленный уровни

Глава VII. Математическое ожидание. §31. Математическое ожидание дискретной случайной величины. Страница 155, вопросы после параграфа §31
1. Множество значений случайной величины симметрично относительно 0. Следует ли отсюда, что её математическое ожидание равно 0?

Нет, не следует: симметричным распределение называют тогда, когда симметричны и значения величины, и их вероятности, а про вероятности в вопросе ничего не сказано.

Контрпример: \[X \sim \begin{pmatrix} -1 & 1 \\ 0{,}7 & 0{,}3 \end{pmatrix}.\]

Множество значений \(\{-1;\ 1\}\) симметрично относительно нуля, но вероятности разные, и \(\mathrm{E}X = -1 \cdot 0{,}7 + 1 \cdot 0{,}3 = -0{,}7 + 0{,}3 = -0{,}4\).

Ответ: нет, не следует: у величины со значениями \(-1\) и 1 и вероятностями \(0{,}7\) и \(0{,}3\) множество значений симметрично относительно нуля, а \(\mathrm{E}X = -0{,}4\).

2. Объясните своими словами, что такое симметричное распределение, и приведите пример.

Распределение симметрично относительно числа \(a\), если вместе с каждым значением \(a - t\) величина принимает и значение \(a + t\), причём вероятности таких парных значений равны.

Пример: \[X \sim \begin{pmatrix} 1 & 3 & 5 & 7 \\ 0{,}15 & 0{,}35 & 0{,}35 & 0{,}15 \end{pmatrix}.\]

Значения \(1 = 4 - 3\) и \(7 = 4 + 3\) имеют одну и ту же вероятность \(0{,}15\), значения \(3 = 4 - 1\) и \(5 = 4 + 1\) — одну и ту же вероятность \(0{,}35\): распределение симметрично относительно числа 4, поэтому \(\mathrm{E}X = 4\).

Прямой счёт даёт то же: \(\mathrm{E}X = 1 \cdot 0{,}15 + 3 \cdot 0{,}35 + 5 \cdot 0{,}35 + 7 \cdot 0{,}15 = 0{,}15 + 1{,}05 + 1{,}75 + 1{,}05 = 4\).

Ответ: распределение симметрично относительно числа \(a\), если значения величины расположены симметрично относительно точки \(a\) и равноудалённые от \(a\) значения имеют равные вероятности; пример — величина со значениями 1; 3; 5; 7 и вероятностями \(0{,}15\); \(0{,}35\); \(0{,}35\); \(0{,}15\), симметричная относительно числа 4.

3. Математическое ожидание случайной величины \(X\) равно 0. Следует ли отсюда, что \(\mathrm{P}(X = 0) > 0\)?

Нет, не следует: сумма произведений значений на их вероятности может обратиться в нуль и у величины, не принимающей значения 0.

Контрпример: \[X \sim \begin{pmatrix} -1 & 1 \\ 0{,}5 & 0{,}5 \end{pmatrix}.\]

\(\mathrm{E}X = -1 \cdot 0{,}5 + 1 \cdot 0{,}5 = -0{,}5 + 0{,}5 = 0\), а значений всего два, \(-1\) и 1, поэтому \(\mathrm{P}(X = 0) = 0\).

Ответ: нет, не следует: у величины со значениями \(-1\) и 1 и вероятностями \(0{,}5\) и \(0{,}5\) математическое ожидание равно нулю, а \(\mathrm{P}(X = 0) = 0\).

4. Математическое ожидание индикатора события \(A\) больше, чем математическое ожидание индикатора события \(B\). Следует ли отсюда, что событие \(A\) вероятнее события \(B\)?

Да, следует. Индикатор \(I_A\) равен 1, если событие \(A\) произошло, и 0, если не произошло: \[I_A \sim \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 - \mathrm{P}(A) & \mathrm{P}(A) \end{pmatrix}.\]

\(\mathrm{E}I_A = 0 \cdot (1 - \mathrm{P}(A)) + 1 \cdot \mathrm{P}(A) = \mathrm{P}(A)\) — математическое ожидание индикатора равно вероятности самого события; так же \(\mathrm{E}I_B = \mathrm{P}(B)\).

Значит, \(\mathrm{E}I_A > \mathrm{E}I_B\) — это то же, что \(\mathrm{P}(A) > \mathrm{P}(B)\): событие \(A\) вероятнее события \(B\).

Ответ: да, следует: математическое ожидание индикатора равно вероятности самого события, поэтому из \(\mathrm{E}I_A > \mathrm{E}I_B\) вытекает \(\mathrm{P}(A) > \mathrm{P}(B)\).

1. Множество значений случайной величины симметрично относительно 0. Следует ли отсюда, что её математическое ожидание равно 0?

Нет, не следует. Распределение называют симметричным относительно некоторого числа тогда, когда симметричны и значения величины, и их вероятности. В вопросе сказано только про значения, а про вероятности — ничего, поэтому вывод о математическом ожидании сделать нельзя.

Контрпример — величина \(X\) с распределением \[X \sim \begin{pmatrix} -1 & 1 \\ 0{,}7 & 0{,}3 \end{pmatrix}.\]

Множество её значений \(\{-1;\ 1\}\) симметрично относительно нуля, но вероятности этих значений разные. По определению математического ожидания \(\mathrm{E}X = -1 \cdot 0{,}7 + 1 \cdot 0{,}3 = -0{,}7 + 0{,}3 = -0{,}4\), и это не нуль.

Ответ: нет, не следует: у величины со значениями \(-1\) и 1 и вероятностями \(0{,}7\) и \(0{,}3\) множество значений симметрично относительно нуля, а \(\mathrm{E}X = -0{,}4\).

2. Объясните своими словами, что такое симметричное распределение, и приведите пример.

Распределение случайной величины симметрично относительно числа \(a\), если выполнены сразу два условия: значения величины расположены на числовой оси симметрично относительно точки \(a\) — вместе с каждым значением \(a - t\) величина принимает и значение \(a + t\), — и вероятности таких парных значений равны. Наглядно это значит, что диаграмма распределения при отражении относительно вертикальной прямой, проходящей через точку \(a\), переходит сама в себя.

Пример — величина \(X\) с распределением \[X \sim \begin{pmatrix} 1 & 3 & 5 & 7 \\ 0{,}15 & 0{,}35 & 0{,}35 & 0{,}15 \end{pmatrix}.\]

Значения разбиваются на пары, равноудалённые от числа 4: \(1 = 4 - 3\) и \(7 = 4 + 3\) имеют одну и ту же вероятность \(0{,}15\), а \(3 = 4 - 1\) и \(5 = 4 + 1\) — одну и ту же вероятность \(0{,}35\). Значит, распределение симметрично относительно числа 4, и потому \(\mathrm{E}X = 4\).

Прямой счёт даёт тот же результат: \(\mathrm{E}X = 1 \cdot 0{,}15 + 3 \cdot 0{,}35 + 5 \cdot 0{,}35 + 7 \cdot 0{,}15 = 0{,}15 + 1{,}05 + 1{,}75 + 1{,}05 = 4\).

Ответ: распределение симметрично относительно числа \(a\), если значения величины расположены симметрично относительно точки \(a\) и равноудалённые от \(a\) значения имеют равные вероятности; пример — величина со значениями 1; 3; 5; 7 и вероятностями \(0{,}15\); \(0{,}35\); \(0{,}35\); \(0{,}15\), симметричная относительно числа 4.

3. Математическое ожидание случайной величины \(X\) равно 0. Следует ли отсюда, что \(\mathrm{P}(X = 0) > 0\)?

Нет, не следует. Математическое ожидание — это сумма произведений значений на их вероятности; такая сумма может обратиться в нуль и у величины, которая значения 0 не принимает вовсе.

Контрпример — величина \(X\) с распределением \[X \sim \begin{pmatrix} -1 & 1 \\ 0{,}5 & 0{,}5 \end{pmatrix}.\]

Её математическое ожидание равно \(\mathrm{E}X = -1 \cdot 0{,}5 + 1 \cdot 0{,}5 = -0{,}5 + 0{,}5 = 0\). При этом у величины всего два значения, \(-1\) и 1, а значение 0 невозможно, поэтому \(\mathrm{P}(X = 0) = 0\).

Ответ: нет, не следует: у величины со значениями \(-1\) и 1 и вероятностями \(0{,}5\) и \(0{,}5\) математическое ожидание равно нулю, а \(\mathrm{P}(X = 0) = 0\).

4. Математическое ожидание индикатора события \(A\) больше, чем математическое ожидание индикатора события \(B\). Следует ли отсюда, что событие \(A\) вероятнее события \(B\)?

Да, следует. Индикатор \(I_A\) события \(A\) — бинарная величина: она равна 1, если событие \(A\) произошло, и равна 0, если не произошло. Значит, её распределение такое: \[I_A \sim \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 - \mathrm{P}(A) & \mathrm{P}(A) \end{pmatrix}.\]

По определению математического ожидания \(\mathrm{E}I_A = 0 \cdot (1 - \mathrm{P}(A)) + 1 \cdot \mathrm{P}(A) = \mathrm{P}(A)\), то есть математическое ожидание индикатора равно вероятности самого события. Для события \(B\) точно так же \(\mathrm{E}I_B = \mathrm{P}(B)\).

Значит, неравенство \(\mathrm{E}I_A > \mathrm{E}I_B\) — это то же самое, что неравенство \(\mathrm{P}(A) > \mathrm{P}(B)\), а оно и означает, что событие \(A\) вероятнее события \(B\).

Ответ: да, следует: математическое ожидание индикатора равно вероятности самого события, поэтому из \(\mathrm{E}I_A > \mathrm{E}I_B\) вытекает \(\mathrm{P}(A) > \mathrm{P}(B)\).

Сообщить об ошибке

Не получилось открыть форму обратной связи.
Напишите нам: nqzva@cbzbtnyxn.zr