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P
A,
la probabilità uniforme su Ω. Sullo spazio (Ω, ) definiamo infine le v.a. X , . . . X come le proiezioni
1 n
{0,
canoniche, cioè X (v) = v , cosı̀ ciascuna v.a. X assume solo i valori 1}. Si mostra quanto segue.
i i i
P P
• {X {X
Si ha che = 0} = = 1} = 1/2 (si tratta dunque di una famiglia di v.a. di Bernoulli di
i i
parametro 1/2).
• Le v.a. X , . . . X non sono indipendenti: infatti si ha che
1 n
P P P P
n
{X 6 {X {X · · · {X
= 0, X = 0, . . . X = 0} = 0 = 1/2 = = 0} = 0} = 0} .
1 2 n 1 2 n
• −
Scelta una qualunque sottofamiglia di n 1 variabili, queste risultano invece indipendenti.
4 Questo esercizio risolve anche l’esercizio 2.9.8 negli appunti.
5 Questo esercizio dimostra le Prop. 1.3.9 e 2.5.11 negli appunti
Soluzioni
Soluzione 1. Tirando un dado, la probabilità di un successo è 1/6; la probabilità di due successi in n
lanci è data dalla legge Binomiale con p = 1/6, la cui densità ci da
n−2 n
−
5 n(n 1)5
n n 1
2 n−2
− =
a = p (1 p) =
n 2 n−2 n
6 6 50 6
2 2
• Se consideriamo la formula analitica 0.3 x*(x-1)*exp(a*x) / 50
x
− −
x(x 1)5 x(x 1) αx
f (x) = = e 0.25
x
50 6 50 0.2
∼ −0,
con α = log(5/6) 18, con uno studio di
funzione si ottiene il grafico qui a fianco, e in 0.15
particolare 0.1
0 2 αx
− −
f (x) = [αx + (2 α)x 1)]e /50 0.05
0
-0.05
√ 0 5 10 15 20 25 30
2
(2−α) +4α
α−2− ∼ 11, 49.
da cui il massimo è in 2α
• alternativamente (n + 1)5
a /a =
n+1 n −
(n 1)6
≥ ≥ − ≥
da cui a a se e solo se (n + 1)5 (n 1)6 cioè 11 n.
n+1 n ∼
Ne consegue che il massimo di a si deve avere per n = 11 o n = 12; e si ha a = a = 107421875/362797056
n 11 12
0, 296
(Parte opzionale). In questo caso n−k n
− · · · −
n n 1 5 n(n 1) (n k + 1)5
k n−k
−
a = p (1 p) = =
n k n−k k n
k k 6 6 k!5 6
da cui (n + 1)5
a
n+1 = −
a (n k + 1)6
n
≥ ≥ − − ≥
da cui a a se e solo se (n + 1)5 (n k + 1)6 cioè 5 + 6(k 1) n. Il massimo si ha dunque
n+1 n
per a = a , e vale
6k
5+6(k−1) 5k
· · ·
(6k) (5k + 1)5
a =
6k 6k
k!6
che usando Stirling si approssima come √
5k
(6k)!5 3
√
∼
a =
6k 6k
k!(5k)!6 5kπ
Soluzione 2. Siano X le v.a. che rappresentano i lanci dei dadi; le consideriamo indipendenti e di
n
{1,
legge uniforme su 2, 3, 4, 5, 6}. L’ evento A “esce almeno un 6 in n lanci” si può scrivere come
n
{X ∪ ∪ {X
A = = 6} . . . = 6}
n 1 n
Per calcolare la sua probabilità passiamo al complementare, dove abbiamo
P P P P
cn n
6 ∩ ∩ {X 6 6 · · · 6
(A ) = ({X = 6} . . . = 6}) = ({X = 6}) ({X = 6}) = (5/6)
1 n 1 n
da cui P n
≥ ⇐⇒ − ≥ ⇐⇒
(A ) 99% 1 (5/6) 99/100
n
n n
≥ ⇐⇒ ≤ ⇐⇒ ≥ ∼
1/100 (5/6) 100 (6/5) n log(100)/ log(6/5) 25, 2
≥
e dunque n 26.
Soluzione 3. 1. Vi sono varie possibili soluzioni; una consiste nel prendere Ω come tutte le possibili
cinquine di numeri diversi, 5
{(x | 6 6 ⊂ {1,
Ω = , x , x , x , x ) x = x per i, j = 1, 2, 3, 4, 5 e i = j} . . . 90}
1 2 3 4 5 i j
e dotarlo dell’algebra delle parti, e della probabilità uniforme
#A
P (A) = · · · ·
90 89 88 87 86
e poi definire X , X , X , X , X come le proiezioni canoniche;
1 2 3 4 5
2. {X {(x | 6 6 6
= k} = , x , k, x , x ) x = x , x = k per i, j = 1, 2, 4, 5 e i = j}
3 1 2 4 5 i j i
da cui · · ·
#{X = j} = 89 88 87 86
3
{X
da cui = j} = 1/90: X ha legge uniforme;
3 3
3. no; come nel punto precedente, si può mostrare che le v.a. sono tutte uniformemente distribuite; e
P P P 2
{X 6 {X {X
allora = 1, X = 1) = 0 = = 1} = 1) = 1/90 .
1 2 1 2
Soluzione 4. No. Siano S, T i due eventi “il giocatore ha scelto il dado sano/truccato”. Si ha
P P P P P
| |
(X = 6) = (X = 6 S) (S) + (X = 6 T ) (T ) = 1/12 + 1/4 = 1/3
1 1 1
P
e lo stesso per (X = 6); però
2
P P P P P
| |
(X = 6, X = 6) = (X = 6, X = 6 S) (S) + (X = 6, X = 6 T ) (T ) =
1 2 1 2 1 2
= 1/72 + 1/8 = 5/36
P P
che è maggiore di (X = 6) (X = 6) = 1/9.
1 2 P P
Notiamo che la “non indipendenza” si può anche scrivere come (X = 6) = 1/3 < (X = 6|X = 6) = 5/12.
2 2 1
Questo si può interpretare come segue: se al primo lancio abbiamo ottenuto “6”, questo ci fa sospettare che il
dado sia truccato, e dunque la probabilità condizionale che anche il secondo lancio sia “6” è maggiore.
Soluzione 5. 1.
1 5 15 15 5
3
P = = =
(A) = 3
36 6 6 216 72
2
Siano X , X , X i dadi e S la somma
1 2 3 6
P P P
X
(S = 14) = (S = 14|x = j) (X = j) =
3 3
j=1 1
P
X −
= (X + X = 14 j|X = j) =
1 2 3 6
j
6 12
1 1
P P
X X
−
= (X + X = 14 j) = (X + X = j) =
1 2 1 2
6 6
j=2 j=8
1 5+4+3+2+1 15
= = 3
6 36 6
Facilmente si ottiene che P ∩
(A B) = 0
perché non si può ottenere somma 14 con due “3”. Ne segue che A, B non sono indipendenti.
P c 3 3
2. si verifica facilmente che (C ) = 5 /6 da cui
P 15 15
(A) 15
P 3
6 =
=
(A|C) = =
P 3 3 3
5 −
(C) 6 5 91
−
1 3
6
essendo poi ∩ {(3,
B C = 5, 6), (3, 6, 5), (5, 3, 6), (6, 3, 5), (5, 6, 3), (6, 5, 3)}
P 6
ne segue (B|C) = 91
Di nuovo P ∩
(A B)
P ∩
(A B|C) = =0
P (C)
Q
Ne segue che A, B non sono indipendenti secondo .
Soluzione 6. Sia A l’evento “vincere la scommessa venduta da Aldo”, B l’evento “vincere la scommessa
venduta da Beppe”.
1. Le probabilità di vincere sono
45 88
·
·
287 17 5
7 41 85
P P
5 4
∼ ∼
= =
(A) = = 0.0278 , (B) = = 0.053
90 90
· · · ·
10324 4 89 29 2 9 89 1602
5 5
2. Le v.a. che rappresentano le vincita sono semplicemente
1 1
V = 32 , V = 18
A A B B
e le speranze sono · · 85
8 7 41 E
E ∼ ∼
0, 8895 e [V ] = 0, 9550
[V ] = B
A ·
89 29 89
E E 6
si ha che [V ] < [V ] .
A B
3. calcoliamo 44
·
7 41 24395
287 P P
P 4 ∼ 6 ∼
∩ = 0.00308 = (A) (B) = 0, 001475
(A B) = =
90
· · ·
92916 4 9 29 89 16539048
5
dunque non sono indipendenti. − ∗ − ∗ −
Soluzione 7. 1. La probabilità di arrivo è = (1 0.2) (1 0.1) (1 0.25) = 0.54.
∗
2. La probabilità di perdere la valigia nella tratta A è = 0.2, nella tratta B = 0.8 0.1 = 0.08 e nella
∗ ∗
tratta C = 0.8 0.9 0.25 = 0.18. Per controllo si possono sommare le probabilità di arrivo e
quelle di perdere la valigia in ciascuna delle tratte: 0.54 + 0.2 + 0.08 + 0.18 = 1. La probabilità
−
che la valigia sia persa è 1 0.54 = 0.46. Le probabilità condizionali richieste sono allora per A
∼ ∼ ∼
0.2/0.46 0.435, per B 0.08/0.46 0.174, per C 0.18/0.46 0.391.
∗ ∗ ∗ ∗
3. Il valore di aspettazione del tempo di arrivo è = 0.54 0 + 0.2 3 + 0.08 2 + 0.18 1 = 0.94 giorni.
Possiamo anche essere più precisi. Diciamo, per comodità nel linguaggio, che i tre voli sono: Pisa-Francoforte,
F-Singapore, Singapore-Melbourne. Definiamo tre eventi:
A “una generica valigia viene persa a Pisa”
B “una generica valigia viene persa a Francoforte”
C “una generica valigia viene persa a Singapore”
e poi anche
A1 “la valigia del viaggiatore viene persa a Pisa”
B1 “la valigia del viaggiatore viene persa a Francoforte”
6 non disponendo di calcolatrice, quest’ultima disuguaglianza si poteva ottenere col calcolo, semplificando le frazioni fino
28·82
ad ottenere < 1
85·29
C1 “la valigia del viaggiatore viene persa a Singapore”
F “la valigia del viaggiatore non viene persa”
Allora A, B, C hanno probabilità come nel testo, e sono indipendenti; mentre
c c c c c c
∩ ∩ ∩ ∩ ∩
A = A, B = A B, C = A B C, F = A B C
1 1 1
1 1 1 1 1 1
e A , B , C , F sono un sistema di alternative, le cui probabilità si calcolano come visto sopra.
1 1 1 P
Soluzione 8. 1. Il primo enunciato dice che “gli eventi S, C sono indipendenti secondo (·|M )”, che
si esprime con la formula P P P ∩
(S|M ) (C|M ) = (S C|M ) c c
Una possibile soluzione è questa. S, C sono indipendenti se e solo se S , C sono indipendenti;
questo si verifica perché P P P P
c c c c
− − |M |M ∩ |M − ∪ −
0.14 = (1 c )(1 s ) = (C ) (S ) = (C S ) = 1 (C S|M ) = 1 0.86
m m
Similmente per le bambine.
P P P P P
• ∪C) ∪C|M ∪C|F
2. disintegrando (S = (S ) (M )+ (S ) (F ) = 86%·60%+94%·40% = 89.2%
da cui la risposta è 10.8%
P P P P P
• · ·
disintegrando (C) = (C|M ) (M ) + (C|F ) (F ) = 0.8 0.6 + 0.4 0.4 = 64%
P P P P
• |C) ∗
(M = (C|M ) (M )/ (C) = 0.8 0.6/0.64 = 75%
era richiesto dal testo!) è
Riassumendo, lo schema completo delle probabilità (che non
c ∩
C 0.2
0.8
C P
∩ \
S C S C S 24% 6% 0.3
, (A|M ) = ,
A = c c c
\ ∩
C S S C S 56% 14% 0.7
0.6 64% 36%
0.4 P
P 36% 54% 0.9 28.8% 25.2% 54%
, (A) =
(A|F ) = 4% 6% 0.1 35.2% 10.8% 46%
P
Soluzione 9. i) Sia S l’evento “il jolly è nel mazzetto”. Possiamo calcolare (S) con la probabilità
ipergeometrica (le carte sono equiparate alle biglie nell’urna, il jolly è visto come un’unica pallina
rossa) con r = 1 e k = 10, e le probabilità sono, per j = 0, 1,
10 40
j 1−j
H(50, 1, 10)(j) = 50
1
e dunque 1 4
P
P c
, (S ) = H(50, 1, 10)(0) = .
(S) = H(50, 1, 10)(1) = 5 5
ii) Sia J l’evento “il jolly è estratto dal mazzetto nella n estrazione (con reinserimento)”; disintegrando