Теория вероятностей (семинары Б02-115)
📹
Видео лекции. Жуковский МЕ. Осень 2021 [playlist]
📑
Lecture notes (in English - Computer science program) [download]
Задачи
Семинар 1. [ответы] Классическая вероятность, геометрическая вероятность.
Семинар 2. [ответы] Условная вероятность.
Семинар 3. [ответы] Схема испытаний Бернулли, независимость событий.
Семинар 4. [ответы] Случайные величины и распределение вероятностей.
Семинар 5. [ответы] Независимость величин, формула свертки.
Семинар 6-7. [ответы] Матожидание и дисперсия случайной величины.
Семинар 8. [ответы] Предельные теоремы.
[05/11] Контрольная работа 1
Семинар 10. [ответы] [теория] Характеристические функции. Гауссовские векторы.
Семинар 12. [ответы] Случайные блуждания.
Семинар 13. [ответы] [теория] Ветвящиеся процессы.
Семинар 14. [ответы] [теория] Винеровский процесс.
Семинар 15 [10/12] Контрольная работа 2
Посещаемость и оценки
Посещаемость.
Оценки.
Критерии оценок
- Диф. зачёт.
- На зачете будут 5 задач и 2 теоретических вопроса.
- 2 контрольных работы [22.10 и 10.12], которые влияют на количество задач на зачете. За первую контрольную можно освободиться от 1 или 2 задач, то же самое на второй контрольной. Освобождение от последней дается за хорошую работу в семестре (т.е. посещаемость, можно пропустить семинар максимум 2 раза без уважительной причины). Количество нерешенных на зачете задач влияет на оценку сверху оценки за экзамен. В случае одной нерешенной задачи максимум отл(8), в случае двух - хор(6), в случае трех - удовл(4), в случае четырех - неуд(2). То есть для положительной оценки должны быть решены хотя бы две задачи. Обратите внимание на то, что на зачете буду спрашивать теорию как на экзамене - со всеми доказательствами и доп вопросами.
Программа курса
- Вероятностное пространство. Элементарные исходы, события, вероятность. Конечное вероятностное пространство, классическая схема. Некоторые основы комбинаторики (числа сочетаний, размещений, перестановок) и соответствующие множества элементарных исходов.
- Схема Бернулли. Условная вероятность: формула Байеса и формула полной вероятности. Независимость событий. Независимость в совокупности и попарная.
- Геометрические вероятности. Задача о встрече.
- Аксиоматика Колмогорова: вероятностное пространство. Свойства вероятности.
- Борелевская σ-алгебра в R. Понятие распределения и функции распределения. Свойства функции распределения.
- Дискретные и абсолютно непрерывные распределения, плотность, примеры.
- Многомерные распределения. Борелевская σ-алгебра в Rn, маргинальные распределения. Функция распределения и ее свойства (без доказательства). Дискретные и абсолютно непрерывные распределения.
- Многомерные распределения, маргинальные распределения, независимость маргинальных распределений, формула свертки.
- Случайные величины, случайные векторы, действия над случайными векторами. Распределения случайных величин и случайных векторов. Независимость и критерий независимости. Теорема Фуббини и свертка распределений.
- Математическое ожидание, теорема о замене переменных. Математическое ожидание для дискретного и абсолютно непрерывного случаев. Примеры
- Свойства математического ожидания. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин.
- Вычисление математического ожидания биномиальной и нормальной случайных величин.
- Дисперсия — два эквивалентных определения. Примеры вычисления.
- Ковариация. Свойства дисперсии и ковариации. Неравенство Коши-Буняковского.
- Взаимосвязь ковариации и независимости. Вычисление дисперсии биномиальной и нормальной случайных величин.
- Неравенство Маркова, неравенство Чебышева, закон больших чисел в форме Чебышева.
- Сходимости почти наверное, по вероятности, в Lp и по распределению и их взаимосвязи. Теорема Александрова (без доказательства). Теорема Лебега о мажорируемой сходимости (без доказательства). Усиленные законы больших чисел (без доказательства).
- Характеристическая функция. Вычисление характеристических функций для основных распределений. Свойства. Взаимосвязь со сходимостью по распределению. Центральная предельная теорема.
- Локальная, интегральная и пуассоновская предельные теоремы. Формула Стирлинга. Примеры применения предельных теорем.
- Характеристическая функция случайного вектора. Критерий независимости в терминах характеристической функции. Гауссовский случайный вектор. Эквивалентные определения и свойства (независимость компонент, параметры распределения).
- Виды сходимостей случайных векторов. Взаимосвязь сходимости и покомпонентной сходимости (без доказательства). Многомерная центральная предельная тео- рема (без доказательства) и многомерный закон больших чисел.
- Определение простейшего симметричного случайного блуждания. Траектории. Подсчет вероятностей. Принцип отражения. Распределение максимума, вероятность возвращения в 0. Закон повторного логарифма (без доказательства).
- Ветвящиеся процессы, производящая функция, вероятность вырождения.
- Случайные процессы с непрерывным временем: определение и конечномерные распределения. Процессы с независимыми приращениями и гауссовские процессы. Винеровский процесс: два эквивалентных определения (без доказательства). Траектории винеровского процесса и их свойства.
- Марковские цепи с дискретным временем. Переходные вероятности. Однородные цепи. Примеры марковских цепей.
- Стационарность в узком и широком смысле. Примеры и свойства стационарных процессов.
Литература
- А.Н.Ширяев. ВЕРОЯТНОСТЬ.
- М.Е. Жуковский, И.В. Родионов. Основы теории вероятностей
- М.Е. Жуковский, И.В. Родионов, Д.А. Шабанов. Основы теории случайных процессов
- Севастьянов Б. А. Курс теории вероятностей и математической статистики
- Чистяков В.П. Курс теории вероятностей
- Introduction to probability for Data Science - Stanley H. Shan. [download]
Recommended extra material
- Short lectures on measure theory: [playlist]
- Short lectures on Probability Theory [playlist]
- Probability theory course IMPA [playlist]
- Probability theory course Harvard University [playlist]
- Interactive videos on probability from 3Blue1Brown [video]
- Lectures in introduction to probability (in russian) [playlist]