STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar
STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar
STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
2007-10-08 – sida 10 – # 14<br />
10 KAPITEL 2 SANNOLIKHETSTEORINS GRUNDER<br />
ÖVNING 2.8<br />
Bevisa resultat 2 i Sats 2.1 utifrån Kolmogorovs axiomsystem, de s.k.<br />
sannolikhetsaxiomen.<br />
ÖVNING 2.9 (Booles olikhet )<br />
Bevisa Booles olikhet, dvs. att för två godtyckliga händelser A <strong>och</strong> B<br />
gäller P (A ∪ B) ≤ P (A) + P (B).<br />
ÖVNING 2.10<br />
Visa att den högra olikheten, P (A) ≤ 1, i Axiom 1 följer av den vänstra<br />
olikheten, P (A) ≥ 0, <strong>och</strong> de övriga axiomen. (L)<br />
ÖVNING 2.11 (Stjärnor )<br />
Antag att ett slumpexperiment består i att centrera ett stjärnkikarsikte mot<br />
en slumpvis vald stjärna. Låt An, n = 1, 2, . . ., beteckna händelsen att man<br />
totalt i kikarsiktet ser exakt n stjärnor (eftersom kikarsiktet var centrerat<br />
mot en stjärna ser vi åtminstone en stjärna, dvs A0 är inte aktuellt). Antag<br />
att P (An) = c/n2 för någon konstant c.<br />
a) Bestäm c. (L)<br />
b) Beräkna sannolikheten för händelsen B = ”högst 3 stjärnor syns i kikarsiktet”.<br />
c) Beräkna P (A c<br />
1 ) <strong>och</strong> ange i ord vad händelsen innebär.<br />
ÖVNING 2.12<br />
Visa att om A1, . . . , An är disjunkta händelser så gäller att P ( n<br />
i=1 Ai) =<br />
n<br />
i=1 P (Ai). (L)<br />
ÖVNING 2.13<br />
Härled ett uttryck för P (A ∪ B ∪ C) liknande det i Sats 2.1, sidan 8, för<br />
P (A∪B). Härled även en allmän form för A1∪A2, · · ·∪An för n händelser<br />
A1, . . . , An. (L)