Теория вероятностей (семинары Б02-203)
📹
Видео лекции. Жуковский МЕ. Осень 2021 [playlist]
🎬
Видео лекции. Волостнов АС. Осень 2022 [playlist]
📔
Задавальник [download]
📑
Lecture notes (in English - Computer science program) [download]
Задачи
Семинар 1. [ответы] Классическая вероятность, геометрическая вероятность. [pag. 2,3 from Lecture notes] [глава 1,2 - учeбное пособие]
Семинар 2. [ответы] Условная вероятность. [pag. 4,5 from Lecture notes] [глава 3 - учeбное пособие]
Семинар 3. [ответы] Схема испытаний Бернулли, независимость событий.
Семинар 4. [ответы] Случайные величины и распределение вероятностей.
Семинар 5. [ответы] Формула свертки
Семинар 6. [ответы] Матожидание и дисперсия случайных величин.
к/р 1 - 27 октября
Семинар 7. Виды сходимости случайных величин
Семинар 8. Предельные теоремы и гауссовские векторы
Семинар 9. [ответы] Случайное блуждание
Семинар 10. [ответы] Ветвящиеся процессы Гальтона–Ватсона
Семинар 11. [ответы] Винеровский процесс
Семинар 12. Марковские цепи
Посещаемость и оценки
Критерии оценок
- Экзамен
- Оценка по курсу X = КР1 + КР2 + С + Э - 4
- КРi - оценка за i-ую кр, от 0 до 3,
- C - балл за работу в семестре (домашки + работа на семинарах), от 0 до 2.
- Э - оценка за экзамен, от 0 до 8 (но если <3, авто-неуд)
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]