![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
В практических задачах моделирования явления информационных процессов можем использовать интегрированные характеристики случайных явлений (в этом случае используют результаты, изученные в теории вероятности), и определяют объединяемые названия.
В теорему о числовых характеристиках входят следующее:
Если понадобится математическая характеристика о случайной величине
1) M[a] = =a
Мат. ожидание от неслучайной величины есть сама случайная величина.
2) Дисперсия – это неслучайная величина D[a]
D[x] =
3)
- вероятность попадания случайной величины х.
4) D[aX] =
5) Дана сумма 2-х случайных величин x и y. Найти мат. ожидание этой суммы x+y:
M[x+y] = =
=M[X]+M[Y]
Существует ли между случайными величинами стохастическая зависимость или нет. Теорема справедлива и для произвольного числа слагаемых:
6) Дисперсия суммы 2-х случайных величин x и y. Определяется как сумма дисперсий, корреляционный момент.
D[x+y] = D[x]+D[y] +2k(x,y)
Если случайные величины не коррелированны, то k(x,y) = 0
7) Произведение 2-х случайных величин x и y.
M[xy] = M[x]M[y] +k(x,y)
8) Дисперсия произведения 2-х случайных величин x и y.
D[xy] = D[x]D[y] +mx2D[y]+ my2D[x]
Дата публикования: 2015-01-10; Прочитано: 213 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!