• Nie Znaleziono Wyników

sa, niezale˙zne, o tym samym rozk ladzie wyk ladniczym z parametrem λ &gt

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "sa, niezale˙zne, o tym samym rozk ladzie wyk ladniczym z parametrem λ &gt"

Copied!
1
0
0

Pełen tekst

(1)

ZADANIA Z PS1 – 1

1. Zmienne losowe ρ1, ρ2, . . . sa, niezale˙zne, o tym samym rozk ladzie wyk ladniczym z parametrem λ > 0, a ξ1, ξ2, . . . sa, niezale˙zne o tym samym rozk ladzie µ i sa, one tak˙ze niezale˙zne od ρ1, ρ2, . . .. Oznaczmy: τ0 = 0, τk = ρ1 + . . . + ρk dla k > 0, Nt = sup{k : τk ≤ t} dla t ≥ 0 i

Xt =

 P

k≤Ntξk, gdy Nt > 0

0, gdy Nt = 0.

(a) Pokaza´c, ˙ze proces (Xt)t∈R+ ma przyrosty niezale˙zne, (b) Znale´z´c rozk lad Xt − Xs dla t > s.

(Proces X nazywa sie, z lo˙zonym procesem Poissona)

Wsk. Skorzysta´c z lematu (udowodnionego na ´cwiczeniach): Niech h : R+ →C be,dzie funkcja, mierzalna,, taka, ˙ze |h| ≤ 1 i h − 1 ma no´snik ograniczony. Dla τ1, τ2, . . . j.w., zmienna losowa η =Q

k=1h(τk) jest dobrze okre´slona, ca lkowalna i Eη = eλ

R

0 (h(s)−1)ds

.

2. (Inna konstrukcja procesu Poissona na [0, a]) ξ1, ξ2, . . . sa,i.i.d. o rozk ladzie jednostaj- nym na [0, a], a θ jest zm. losowa, o rozk ladzie Poissona z parametrem λa, niezale˙zna, od ξ1, ξ2, . . .. Pokaza´c, ˙ze proces Xt := Pθ

j=11[0,t]j) (= 0, gdy θ(ω) = 0), t ∈ [0, a], jest procesem Poissona na [0, a].

3. (Wt)t∈R+ jest procesem Wienera. Ustalmy dowolne 0 ≤ s < t i rozpatrzmy cia,g podzia l´ow s = tn0 < tn1 < . . . < tnmn = t, n = 1, 2, . . ., przy czym

X

n=1 j<mmaxn

(tnj+1− tnj) < ∞.

Pokaza´c, ˙ze

Sn =

mn

X

j=0

(Wtn

j+1 − Wtn

j)2 → t − s, gdy n → ∞, (∗)

z prawdopodobie´nstwem 1.

Wsk. Skorzysta´c z nier´owno´sci Czebyszewa i z lematu Borela–Cantelli.

4. Udowodni´c, ˙ze trajektorie procesu Wienera maja,z prawdopodobie´nstwem 1 wahanie niesko´nczone na ka˙zdym przedziale [s, t]. (tzn supPm

j=0|Wtj+1 − Wtj| = ∞, gdzie supremum jest brane po wszystkich podzia lach s = t0 < t1 < . . . < tm = t, m = 1, 2, . . .)

5. Proces (Xt)t∈R+ jest cia,g ly, X0 = 0, ma przyrosty niezale˙zne i za l´o˙zmy dla upro- szczenia, ˙ze E(Xt) = 0, E(Xt4) < ∞ dla wszystkich t ≥ 0 (za lo˙zenie to jest zbe,dne).

Pokaza´c, ˙ze Xt− Xs ma rozk lad normalny dla wszystkich t > s ≥ 0.

Wsk. Skorzysta´c z centralnego tw. granicznego i warunku Lindeberga.

Cytaty

Powiązane dokumenty

zasada odbicia) jest trudny do udowodnienia, ale mo»esz

Udowodnić, że z prawdopodobieństwem jeden, po pewnym czasie nie będzie w pojemniku ani jednej

Rezultatem pewnego doświadczenia mogą być wyniki A, B, C, przy czym w pewnych szczególnych przypadkach odróżnienie wyniku A od wyniku B może być niemożliwe.. Rozważmy model

Warto´s´ c oczekiwana zmiennej losowej X = liczba E(X) b¸ed¸aca ´srednia wa˙zon¸a rozk ladu praw- dopodobie´nstwa przy za lo˙zeniu, ˙ze wag¸a jest prawdopodobie´nstwo

Warto´ s´ c oczekiwana zmiennej losowej X = liczba E(X) b¸ed¸ aca ´srednia wa˙zon¸ a rozk ladu prawdopodobie´ nstwa przy za lo˙zeniu, ˙ze wag¸ a jest prawdopodobie´ nstwo

STATYSTYKA dr in˙z Krzysztof Bry´s1. Wyk

Jakie jest prawdopodobie´nstwo, ˙ze w wylosowanej pr´obie cz¸esto´s˙c wyst¸epowania kury bia lej w´sr´od wylosowanych kur b¸edzie ro˙zni la si¸e od 0.36 o co najwy˙zej 0.12...

Warto´s´ c oczekiwana zmiennej losowej X = liczba E(X) b¸ed¸aca ´srednia wa˙zon¸a rozk ladu prawdopodobie´nstwa przy za lo˙zeniu, ˙ze wag¸a jest prawdopodobie´nstwo (dla