Definicja klasyczna. Prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite. Zmienne losowe i ich parametry. Niezależność. Prawa wielkich liczb oraz centralne twierdzenia graniczne i ich zastosowania.
Udowodnic \(\displaystyle{ g(X)}\) i \(\displaystyle{ h(Y )}\) sa niezależne bo dyskretne zmienne losowe \(\displaystyle{ X}\) i \(\displaystyle{ Y}\) tez takie są.
Oryginalna treść posta:
1. Pokazać, że jeżeli dyskretne zmienne losowe \(\displaystyle{ X}\) i \(\displaystyle{ Y}\) są niezależne, to niezależne są
również zmienne \(\displaystyle{ g(X)}\) i \(\displaystyle{ h(Y )}\), gdzie: \(\displaystyle{ g}\) i \(\displaystyle{ h}\) – ustalone funkcje.
2. Pokazać, że dla niezależnych zmiennych losowych dyskretnych \(\displaystyle{ X}\) i \(\displaystyle{ Y}\) oraz ustalonych
funkcji \(\displaystyle{ g}\) i \(\displaystyle{ h}\) zachodzi
brzoskwinka1, wszystko w porządku poza tym, że nie ma założenia o mierzalności funkcji \(\displaystyle{ g,h}\). W tym zadaniu coś jest nie tak, bo \(\displaystyle{ g(X)}\) i \(\displaystyle{ h(Y)}\) (formalnie \(\displaystyle{ g\circ X}\) i \(\displaystyle{ h\circ Y}\)) wcale nie muszą być zmiennymi losowymi. Wcześniej myślałem, że to zadanie jest dobre, tylko trzeba jakoś wykorzystać założenie, że zmienne są dyskretne.
norwimaj pisze:brzoskwinka1, wszystko w porządku poza tym, że nie ma założenia o mierzalności funkcji \(\displaystyle{ g,h}\). W tym zadaniu coś jest nie tak, bo \(\displaystyle{ g(X)}\) i \(\displaystyle{ h(Y)}\) (formalnie \(\displaystyle{ g\circ X}\) i \(\displaystyle{ h\circ Y}\)) wcale nie muszą być zmiennymi losowymi.