Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit


MATH 170E: Introduction to Probability, Winter 2022

Homework 5

Exercise 1. Consider an inhomogeneous Poisson point process (Tn)n≥1  on R+ with continuous rate function λ : R+ ! R+ .

(i)  Compute the distribution of each waiting time Wn , n ≥ 1.

(ii) In the model case of a rate function given by ´ λ = (t/β)↵  for some ↵ , β > 0, compute the expectation and the variance of each waiting time Wn , n ≥ 1.

Exercise 2.  Assume that the mortality rate of a unicorn increases by 10% every year and assume that a proportion 1/100 of unicorns live only between 63 and 64 years. Compute the probability that a unicorn lives no more than 71 years given that they have lived already for 70 years.

Exercise 3.  Consider the following game:  A fair die is rolled.  If the outcome is even, the player receives a number of dollars equal to the outcome on the die.   If the outcome is odd, a number is selected at random from the interval [0, 1) with a balanced spinner, and the player receives that fraction of a dollar associated with the point selected.

(i) Define and sketch the cdf of X, the amount received.

(ii) Find the expected value of X .

Exercise 4.  A customer buys a $1000 deductible policy on their $31,000 sailboat.  The probability of having an accident in which the loss is greater than $1000 is 0.03, and then that loss, as a fraction of the value of the sailboat minus the deductible, has the pdf f(x) = 6(1 − x)5 , 0 < x < 1.

(i) What is the probability that the insurance company must pay the customer more than $2000? (ii) What does the company expect to pay?

Exercise 5. For each of the following functions,

(i)  f(x,y) = c(x +2y), x 2 {1, 2}, y 2 {1, 2, 3};

(ii)  f(x,y) = c(x + y), x 2 {1, 2, 3}, y 2 {1,...,x};

(iii)  f(x,y) = c(1/4)x (1/3)y , x 2 {1, 2,...}, y 2 {1, 2,...}.

(iv)  f(x,y) = c(x + 1)(4 − x)(y + 1)(3 − y), x 2 {0, 1, 2, 3}, y 2 {0, 1, 2} with x  y; your are asked to

(a) determine the constant c so that f(x,y) satisfies the conditions of being a joint pmf for two

discrete random variables X and Y;

(b) compute the marginal pmfs of X and Y;

(c) determine whether X and Y are independent or not;

(d) compute E [X] , E [Y] , Var[X] , Var[Y] , Cov [X; Y] , ⇢(X,Y).

Exercise 6. Roll a pair of four-sided dice, one red and one black. Let X be the outcome on the red die and let Y be the sum of the two dice.

(i) Determine the joint pmf of (X,Y).

(ii)  Compute the marginal pmfs of X and Y .

 

(iii) Are X and Y independent?

(iv)  Compute E [X] , E [Y] , Var[X] , Var[Y] , Cov [X; Y] , ⇢(X,Y).

(v) Find the equation of the least squares regression line and draw it:  does it make sense to you intuitively?

Exercise 7.  A particle starts at (0, 0) and moves in one-unit independent steps with equal proba- bilities of 1/4 in each of the four directions: north, south, east, and west. Let Sn  equal the east-west position and Tn the north-south position after n steps.

(i) Determine the joint pmf of S3  and T3 .

(ii)  Compute the marginal pmfs of S3  and T3 .

(iii) Are S3  and T3  independent?

Exercise 8. Let T1 ⇠ Exp(λ1) and T2 ⇠ Exp(λ2) be independent.

(i)  Show that the minimum is also exponential: min{T1,T2} ⇠ Exp(λ1 + λ2).                     (ii)  Compute the expectation and the variance of min{T1,T2}, max{T1,T2}, and |T1 − T2 |.

(iii)  Show that

λ1      

P [T1  < T2] =

(iv) Let I be the random variable defined by

I := 

and show that I and min{T1,T2} are independent.

(v) Find the conditional density of T1  given that T1 + T2 = a. What does it become if λ1 = λ2?     (vi) Alice and Bob enter a beauty parlor simultaneously:  Alice to get a haircut and Bob to get

a manicure.  Suppose that the haircut (resp.  the manicure) is exponentially distributed with mean 30 minutes (resp. 20 minutes). What is the probability Alice gets done first? What is the expected amount of time until Alice and Bob are both done?

Exercise 9.

(i) Let X be a continuous random variable with distribution function FX.  Show that the random variable Y = FX (X) is uniformly distributed on (0, 1).

(ii) Let F be a continuous distribution function and let Y be a random variable that is uniformly distributed on (0, 1).  Let F − 1  denote the pseudo-inverse of F, which is defined by F − 1(y) := inf{x : F(x) ≥ y}.  Show that the random variable X = F − 1(Y) has distribution F. Deduce a way to generate with a computer (pseudo)random numbers from any given distribution F .