Matematici clasice și moderne [II] [PDF]

  • 0 0 0
  • Gefällt Ihnen dieses papier und der download? Sie können Ihre eigene PDF-Datei in wenigen Minuten kostenlos online veröffentlichen! Anmelden
Datei wird geladen, bitte warten...
Zitiervorschau

Acad. Calus Iacob Aurelian Crăciunescu, Constantin Cristea, Lazăr Dragoş, Ştefan Gheorghltă, Rodica Trandafir

MATEMATICI clasice şi moderne Voi. li

Editura

@i

tehnică -· ·­

Bucureşti• 1979

Control ~liintific: dr. docent llarius losffeEeu Redactor : Valentlna Crefu Telmoredactor: Elena Geru Coperta ~i supracoperta: Constantin Gul11Jü Bun de lipar: 20.Vl.1979. Coli de lipar: 3'1 Tiraj: 16 000+100+00 cxemplare legale, C. Z. 510



c. 1957 - I. P. INFORMA TIA str. Brezoianu, nr. 23-25, Bucure~U

PREFA'fi\ Al doilea volum, al tratatului de ,,]late·matici clas-ice ,i moderne" este consacrat uno1· cap·itole ale 1natematicii care-,i gd8esc un la1·g eco1l. în ,tiinJele natu,rii l)i au numeroase aplicatii telmice. Luc-ra1·ea este realizata de ttn colectiv de autm·i, dint1·e care unii au colabo1·at # la p1·imul volum for altii ÎlJÎ v01· continua colaborarea lJÎ la volitmul al treilea. PifrJ-ile de te01·ia probabilitatilor, de statistica matemat-ica ,ï fiabilitate, sau de informatica dezvolta eœpimeri ale aut01·ilo1· in cadrul ciclurilor de perfect-iona1'e ot'ganizate de 1.0.P P.D. pen,tru p1·ofesori sau al unor expuneri preze1itate la 1 nstitutul Politehnic Bucure~ti. Elementele de teoria fimctiilo1· co1nplexe, de teo1·ia ser-iilo1· lJÏ a integralelor Fourim· ca ~i de calcul tensorial cup-ri1id dezvolta1·i matematice ca1·e sînt necesare în cursurile gene1·ale. sau de specializa1·e p1·edate de autori la Unive1'sitatea din Bucure§ti în domeniul mecanicii ca: mecanica genm·ala a sistemelor, 1necanica fluiàelor, aerodinamica, àinamica gazelor, magnetokiàro- fÎ aerodinamica, teoria JiltraJiei apelor subtm·ane etc. Este evident ca acest ansambli1, de cuno~tinte poate fi util tuturor acelofa ca1·e v01· sa-§·i pe1tecJioneze sau sa-l)i completeze prin 'reciclare ba-gajul lo1· matematic în -vede1·ea apUcaliil01· în diverse domenii ale ~tiintelo1· natttri·i # ale telinologie-i, unde studiul fenomenelor este dom·inat fie de aspectul statist-ic-p1·obabil-ist, fie de cel determinist. P1·in f elul în cm·e este alciituit gi divizat în pa1-Ji, volumul poate fi consultat l)·i separat, pe portiuni. OU1WlJtint ele date citprind de asemenea elementele de bazii ca1·e v01· permite lectura volmnuli1,i al treilea, ce urmeaza sa apara î-n anul v-iit01·. 25 iunie 1979, Bucu~ti

Acad. prof. Caïus Iaeob

5

I

CUPfilNS

VII. Teoria probabilitatilor

. . • . conf. dr.

RODICA TRANDAFIR

Cap. 28. No/iuni §i teoreme fundamentale tn teoria probabilitèi/ilor • • . A. Algebre Boole. Corpuri ~i parU . . . . . . . . • . . B. Algebre de probabllitate . . . • . . • . . . . .

9 9

13

Cap. 29. Varlabile aleatoare. Func/ia de reparti/le. Funcfia caracteristiciî . • A. Variabile aleatoare . . . . • . • . . . . . • • . B. Functii de repartltf e • • . . . . . . . . . . C. Caracteristici numerice ale varinbilelor aleatoare D. Functu caracteristice . . . . .

26 26

Cap. ·30. $irurl Ji serii de variabile afeatoare

62

34

42 54

62

A. Convergenta stochastica . . • . B. Leg~ numerelor mari • . . . . C. ,Problema aslmptotlca centrala .

79 89

: ~,( ) dP(CA>) P( A 42

n { :

egalitatea

~Cc.>) > o})

= o.

~

are urmatoarele proprietat,i :

< M( ;) ; ~A ~() dP(CA>) · o daci iji numai daea.

.. I.2.· f . . ~( ) 4P{ ).. :- ·.

Ju...f,



t·• ·c)..4, .~( ~fd.Pi); ~pènku orice

~tiltilne. cél

·mult numarabila de . eveniment ..4':' e. ~ mutual disjuncte.

I.3 .

~()dP()~ ( ~() dP(). )..4. I.4. Daca (A")neN• este un ~ir ascendent (descendent) catre A, . atunci •· . · ,.(

)•

.Â.1 C À.2

implica (

JÀ1

~(c.>) dP(c.>) l1 ( ~(c.>) dP(~), ( f ~() dP() ~ ' J.

ceptia cazului cînd

~

~( (ù) dP( )

=

00

~

( ~(c.>) dP(c.>) cu ex~

pentru orice n >

...fn

.

1) .

Urmatoarea teorema stabile~te o legatura între integrala Lebesgue ~i integrala Stieltjes sub forma utilizata, în teoria probabilitatilor. Teorema 29.11. Daca ~ este o variabilii aleœoare, Ji' funcJia ei de repar➔ B o aplicaJie màsiirabilii Borel a,a inctt -r o ~ e f 1 , atunci

i,tie 1i -r: B (29.17)

( (-r o

Jo

~)( 6))

dP( 6l)

= f'

.JR

-r(œ)dF(œ).

DemonstraJie. Sa consideram mai întîi cazul în care -r(œ) ia, un numar finit de valori a1, a 2, ••• , a,.. Fie· · .Âc

= {œ; -r(œ)

= a,},

i = 1, 2, ... , n.

Atunci T

=

n

~ 4cX--fl• •=1

Pentru demonstrarea relatiei (29.17) în acest caz este suficient sa ,o verificam .pentru -r = lr•.b>• Avem ( -r O ;)(œ)

·

=

J o, daca ·;(c.>) j [a, 11, daca,· ;(6l} e [a·,

b), b),

;

.

,

deci ( ( -ro~)(c.>) dP(6lr= P({c.>: ;{6l) e- [a,b)}.)

Jo

= •li'(b) .

.F(a)

= ~b dF(œ) "

iji deci ëgalitatea este verificata. Sa presupunem ca T este O aplicavie oarooare. Atunei, tinînd seama de teorema 29.4, exista un ijir cres~ator de aplicavü simple ( 't"n(œ))n.eN• convergent la -r(œ)'. $irul de·_variabilê aleatoare ( 't'a( ~(6l))neN• este crescatoi'

iji convergent catre variabila aleatorie -r( ~( ~

.

< i < n,

atunci

Il

Il ;, e f 1 1i t=l ;, E f 1 , 1 O. Avem

= f -r( ;( )) dP( ) = ( -r( ~( )) dP( c.>) + ( -r( ~( )) dP( ). Jn )A )Ao

Tinînd seama de faptul

·

ca

~..t

(

)Ac rezulta

= {

-r( ;( )) P( )

>

-r( a)P(.A.),

-r( ~()) dP() ;;:ii O,

ca

deci

M't( ~) exista doarece M't( ~)

=

M( -r o

;)

~i -r o

;

e ! 1•

Conseeinta 29.3. (Inegalitatea lui A. A. Markov). are loc irtegalitatea P( { : 1 ;() 1 > a}

(29.26)

Daca ; e fr (r > 0),

O. Conseeinta 29.4. (Inegalitatea lui P. L. Cebi~ev). Dacii ; e .f2 , atunci P( { : 1 ~() 1> a}

(29.27)

pentru O'l'ice a> O. 0 forma ecllivalenta P( { :

(29.28)

a,

1

~

a}) ) dP(6>) eu A e

f

defin~te pe

continua în raport cu restrictia lui P µ1, Ï Nykodim [17] exista o funct,ie M( ~/Ë), (29.29)

L

~(6>) dP(6>)

2 o masura absoluta

.: P/t ~i in baza teoremei Radon-

Cf,

~)-masurabila, a~a încît

= ~A M(~/f)(oo) dP(6>)

pentru orice- A e f.

DefiniJie. Functia M( ~If), (f, 41)-masurabila, care satisface (29.29) media corulijionatii, a v .a. ~ în raport eu a-algebra f.

se nume~te

DefiniJie. Se nume~te probabilitate condijion.ata a evenimentului A e ~ în raport eu 'î:, notata P(A/f) functia M( X.Aff), unde X...t este indicatorul evenimentului A. Exemple. 1) Fie f = {0, O}. În acest caz singurelc functii (f, .$) - masuralJile stnt constantcle ~i conform dcfini\iei pentrn A= 0· avem .M(~ll:) = M(~). 2) Fie A el;, 0 < P(A) < 1 ,1 = {0, A, Ac, !l}. În acest caz

f

l l

_ l_ ( !;(Cù) dP(Cù), P(A) )A. ·

~ M(;(E)=

-

1

_(

P(A0 )

J,to ;((,)) dP(c.,),

_l_)(A_n_R_). dacii P(A)

~ P(R/"E.)=

daca (,) e A,



e A,

(t)

e A0•

P(A0 n B)

- - - , daca P(AC)

daca

c.> e A 0 •

Valorile medii conditionate au proprietat,i analoa.ge cu proprietat,ile valorilor medii. ln cazul în care ~ este (generat de o anumita familie ( ~,),e1 de v.a.) cel mai mie a-cîmp care cont,ine evenimentele de forma {