Марковские процессы
Классификация случайных процессов. Основные понятия Марковских случайных процессов. Математический аппарат дискретных Марковских цепей. Понятие однородной цепи Маркова. Переходные вероятности и матрица перехода. Теорема о предельных вероятностях.
Подобные документы
Основные черты распределения Релея. Особенности закона распределения случайной величины. Понятие и принципы построения гистограммы частот. Характеристика и порядок расчета среднего квадратического отклонения. Алгоритм генерации случайных величин.
курсовая работа, добавлен 30.10.2013Целесообразность использования в задаче построения математических моделей распределений ограниченных случайных последовательностей. Анализ решений уравнения Фоккера-Планка. Особенность описания одномерного броуновского блуждания в односторонней области.
статья, добавлен 29.04.2017Числовые характеристики векторов. Классическое определение вероятности. Случайная величина и функция распределения. Генерирование случайных чисел. Центральная предельная теорема. Выборка и вариационный ряд. Оценка и методы максимального правдоподобия.
учебное пособие, добавлен 22.01.2015Понятие, история и свойства вероятности как степени возможности наступления происшествия. Зависимые и независимые события. Теорема умножения вероятности. Относительная частота события. Математическое ожидание и формула Бернулли. Закон больших чисел.
реферат, добавлен 12.12.2013Рассмотрение теоремы умножения вероятностей. Характеристика основных задач математической статистики. Выборка как набор объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности, виды: повторная, бесповторная. Особенности непрерывных случайных величин.
дипломная работа, добавлен 07.12.2012Понятия о случайных величинах и функциях распределения. Теоретические распределения вероятностей: биномиальное, пуассоновское и нормальное. Числовые характеристики случайных величин, их определение и вычисление - математическое ожидание и дисперсия.
лекция, добавлен 21.08.2015Пространство элементарных событий и операции над случайными событиями. Основные элементы комбинаторики. Характеристика непрерывных случайных величин. Применение формулы полной вероятности и формулы Байеса. Закон больших чисел. Плотность вероятности.
учебное пособие, добавлен 29.10.2013Функция распределения и плотность распределения системы двух случайных величин. Законы распределения отдельных компонент, входящих в систему. Зависимые и независимые случайные величины. Числовые характеристики системы нескольких случайных величин.
лекция, добавлен 18.03.2014Определение вероятности суммы совместных событий. Непрерывные случайные величины. Числовые характеристики случайных величин. Нормальный закон (распределение Гаусса). Функции случайной величины. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел.
презентация, добавлен 10.08.2015Характеристика особенностей теоремы Муавра-Лапласа - одной из предельных теорем теории вероятностей. Сущность первообразной функции Гаусса. Формула Ньютона-Лейбница. Стандартный интеграл Лапласа. Теорема сложения вероятности для несовместных событий.
реферат, добавлен 02.01.2013Оценка долговечности и производительности аппаратов для разделения суспензий - центрифуг. Построение моделей для эксплуатации с применением методов теорий надёжности и случайных процессов, критериев и условий технологичности, экономической эффективности.
автореферат, добавлен 02.08.2018Типовые вероятностные задачи энергетического характера. Определение вероятностей случайных событий. Основные теоремы теории вероятностей. Законы распределения случайных величин, числовые характеристики их функций. Случайные явления, события и величины.
учебное пособие, добавлен 15.06.2015Изучение элементов комбинаторики. Случайные события и их вероятности. Классическая формула вероятностей. Последовательность независимых испытаний. Применение формулы Бернулли. Закон распределения случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия.
контрольная работа, добавлен 27.11.2017Анализ статистических законов распределения случайных чисел. Функция распределения и плотности равномерного закона. Основные статистические характеристики распределений случайных величин. Проверка нормальности распределения по асимметрии и медиане.
лекция, добавлен 25.09.2017Основные понятия теории вероятностей. Закон распределения дискретной случайной величины. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Свойства и вычисления дисперсии. Условное математическое ожидание. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева.
курс лекций, добавлен 02.09.2016Предмет и понятия теории вероятностей. Относительная частота случайного события и ее устойчивость. Теорема умножения и сложения вероятностей. Основные понятия и методы математической статистики. Генеральная совокупность и выборка. Вариационный ряд.
учебное пособие, добавлен 24.06.2014Числовые характеристики случайных величин. Порядок создания биноминального распределения. Схемы расчета математического ожидания и дисперсии. Равномерное, показательное (экспоненциальное) и нормальное (Гауссовское) распределение случайных величин.
практическая работа, добавлен 26.11.2013Характеристика стационарного эргодического случайного процесса. Особенность понятия корреляционной функции. Суть математического ожидания неизменного назначения. Анализ метода наименьших квадратов. Построение графиков для исходного и нового движений.
курсовая работа, добавлен 16.07.2014Использование метода Монте-Карло для решения математических задач при помощи моделирования случайных величин. Способы получения случайных величин. Алгоритмы получения псевдослучайных чисел. Получение псевдослучайных точек методами Неймана и Лемера.
практическая работа, добавлен 26.12.2016Дискретные и непрерывные виды случайных величин, законы распределения вероятностей их значений. Биноминальное распределение, формулы Бернулли и Пуассона. Понятие математического ожидания. Необходимые и достаточные условия независимости случайных величин.
контрольная работа, добавлен 02.02.2010Формирование матрицы А размера nxm посредством цикла for. Разработка математической модели. Математические операции с полученными выражениями. Формирование двух произвольных матриц А и В порядка m при помощи цикла for и генератора случайных чисел rnd.
контрольная работа, добавлен 15.10.2013Наилучшая линейная процедура получения оценок параметров уравнения и условия, при которых эта процедура дает несмещенные и эффективные оценки, сформулированная в теореме Гаусса-Маркова. Вычисление дисперсии (ковариационной матрицы) параметров модели.
презентация, добавлен 15.10.2014Понятие случайных событий и величин в математической статистике. Основные определения и формулы, отражающие механизм дискретного распределения чисел. Очерк правил решения алгебраических и геометрических примеров со случайными пороговыми значениями.
учебное пособие, добавлен 13.01.2017Понятие и виды случайных величин, их числовые характеристики. Свойства дисперсии и вычисление числовых характеристик стандартных распределений. Функции от случайных величин, условные законы распределения. Потоки событий и теории массового обслуживания.
лекция, добавлен 21.03.2018Сведения из теории вероятностей и случайных процессов. Броуновское движение и процесс Пуассона. Простые инвестиционные стратегии и стохастические интегралы. Семимартингалы, расширение классов интегралов. Понятие о квадратической вариации и ковариации.
методичка, добавлен 08.09.2015