Document information
- University
- Politecnico di Milano
- Degree programme
- Mathematical Engineering
- Subject
- ProbabilitÃ
- Material language
- Italian
- Classification
- Exam · Full exam
- Content
- Exam paper only
- Original format
- Text
- Searchable text
Study material for ProbabilitÃ, shared by the Studwiz community and reviewed by moderators.
Study material for ProbabilitÃ, shared by the Studwiz community and reviewed by moderators.
Import quality: text was extracted directly from the original document.
Representative passages recognised in different parts of the material. The full extracted text remains available to search, while this compact preview makes the page easier to read.
Probabilit a. Ingegneria Matematica - Prof. Marco Fuhrman - tema d’esame del 29/1/2013. Cognome: Nome: Matricola: Firma: I diritti d'autore sono riservati. Ogni sfruttamento commerciale non autorizzato sar a perseguito. 1. Si considerino due variabili aleatorie X ed Y congiuntamente continue di densit` a f(X;Y )(x, y) = α e y √x IS(x, y) dove S = {(x, y) : x > 0, y > 0, y > √x}. (a) Determinare la costante α. (b) Le variabili X ed Y sono indipendenti? (c) Calcolare le densit` a marginali di X ed Y . Sia ora W = Y − √ X (d) Verificare se W ` e q.c. ben definita. (e) Calcolare la legge congiunta di X e W . (f) Le variabili X e W sono indipendenti? (g) Riconoscere la legge di W e trovare la varianza di Y − √ X. 1 Soluzione (sintetica). (a) 1 = ∫ R2 f(X;Y )(x, y) dxdy = α ∫ +1 0 dy ∫ y2 0 e y √x dx = 2α per cui α = 1/2. (b) Le variabili X ed Y NON sono indipendenti perch´ eS non ` e un prodotto cartesiano. (c) fX (x) = ∫ +1 1 f(X;Y )(x, y) dy = ∫ +1 px e y 2√x dy I(0;+1)(x) = e px 2√x I(0;+1)(x) fY (y) = ∫ +1 1 f(X;Y )(x, y) dx = ∫ y2 0 e y 2√x dx I(0;+1)(y) = y e y I(0;+1)(y) (d) X ≥ 0 q.c. per cui W ` e q.c. ben definita. (e) Posto ( X, W ) = h(X, Y ) con h(x, y) = ( x, y − √x) per cui h ∈ C 1(S), J h(x, y) = ( 1 0 − 1 2px 1 ) , |Jh| ≡ 1, h 1(x, w) = ( x, w + √x), h (S) = {(x, w) : x > 0, w > 0}. e quindi ( X, W ) ` e vettore aleatorio continuo con densit` a f(X;W )(x, w) = e px w 2√x I(0;+1)(x) I(0;+1)(w) (f) Le variabili X e W sono indipendenti perch´ ef(X;W ) si fattorizza. (g) W ∼ E (1) per cui E[Y − √ X] = 1. 2 2. Sia N una variabile aleatoria discreta, uniformemente distribuita su {0, 1, . . . , K}, dove K ≥ 1 ` e un parametro intero. Sia poi X un’altra variabile discreta che, condizionata- mente a N = n ∈ {0, 1, . . . , K}, prende i valori 0 e n con uguale…
First page of the document.