Реферат: Цепи Маркова - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Цепи Маркова

Банк рефератов / Математика

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 17 kb, скачать бесплатно
Обойти Антиплагиат
Повысьте уникальность файла до 80-100% здесь.
Промокод referatbank - cкидка 20%!

Узнайте стоимость написания уникальной работы



Бил. 19. Цепи Маркова. Пусть сущ-ет произвольная последов-ность испытаний, в каждом из к-рых может осуществляться одно и только одно из k несовместных событий: A1(S), A2(S)…Ak(S) . Последов-ность испытаний образует цепь Маркова, если условная вероятность в испытании S+1 осуществиться событию зависит от того, какое событие произошло на S-том испытании, и не зависит от того, какие события происх. в более ранних испытаниях. Однородные цепи. Цепь Маркова наз-ся однородной, если событие AjS+1 происходит с вероятностью P (AjS+1), при условии, что в S-том испытании происходит событие AiS с вероятностью P(AiS), и эти вероятности не зависят от S и от номера испытаний: AiS ? AjS+1 (Pij). Матрица перехода для однородной цепи Маркова.

?1= P11…P1k ; Найдем ?n. Pij(n)=?nr=1 Pir(m)Pri(n-m);

?n= ?m*?n-m если n=2, то ?2=(?1)2.

Pk1…Pkk если n=3, то ?3=?1*?2=(?1)3 => ?n=(?1)n.

Свойства матрицы перехода: 1) ?n Pij=1; 2) 0?Pij?1.

r=1

Случайные величины. Функция распределения случайных величин и ее свойства. Нормальное распределение. Пусть ? (кси) – случайная величина (напр., скорость молекул); пусть х – произвольное действительное число. Вероятность того, что ? примет значение, меньшее х, наз-ся функцией распределения вероятности случайной величины ?. F(x)=P(?

x 2 2 где c>0,

(a - постоянные распределения) Ф(х)=c? e -(z-a) /2? dz; ?>0.

-f

Свойства функции распределения: 1) вероятность того, что случайная величина лежит в интервале от x1 до x2 равна разности функций распределения вероятности величин x1 и x2: P(x1??2)=F(x1)-F(x2).

2)Функция распределения любой случайной величины – это неубывающая функция. 3)Функция распределения F(x) для любого x удовлетворяет неравенству 0?F(x)?1. 4)Пусть F(±?)=limF(n), тогда F(+?)=0, F(-?)=1. 5)Функция распр-я n?±?непрерывна слева.


Бил.20. Дискретные распределения. Если случайная величина может принимать только конечное множество значений, и при этом эти значения равны P(x)?0 для любого i-? P(z)dz (где P(z)?0 для любого z), то это распределение наз-ся непрерывным, а функция P(z) – функцией плотности вероятности величины ?(кси). Свойства плотности вероятности: 1) P(z)>0 для любого z. 2)для любого x1, x2 вероятность того, что x1??2 определяется интегралом от x1 до x2: ? P(z)dz. 3)вероятность, что ? принадлежит отрезку (-?;+?) равна 1, и равна интегралу от -? до +?: ? P(z)dz. Числовые характеристики случайных величин. Мат. ожидание. Пусть x1, x2,…xn – возможные значения дискретной величины ?, а P1, P2,…Pn – соответствующие им вероятности. Тогда, если ряд ? ? xn Pn сходится абсолютно, то его сумма наз-ся n=1мат. ожиданием случайной величины ? и обозначается M?. Если случайная величина ? непрерывна, а P(x) - плотность ее вероятности, то мат. ожидание ? равно интегралу от -? до +?: M?=?xP(x)dx в тех случаях, когда существует интеграл от -? до +?: ? ?x? P(x)dx. Дисперсия. Дисперсией случайной величины ? называется мат. ожидание квадрата отклонения случайной величины ? от ее мат. ожидания m?: D?=M(? - m?)2, также D?=M(?2)-(m?)2. Моменты. Моментом k-того порядка наз-ся мат. ожидание: ?k=M(?–a)k. Если а=0, то момент наз-ся начальным, если а=M?, то момент наз-ся центральным. 1) если k–четное, то M(?–a)k=?(z-a)kdF?(z); 2)если k–нечетное, то момент равен интегралу от -? до +?: M(?–a)k=?(x-a)kdF?(x).

Бил.21 Теоремы о мат. ожидании и дисперсии. 1)мат. ожидание постоянной равно самой постоянной: M?=?. 2)мат. ожидание суммы независимых случ. величин (? и ?) равно сумме их мат. ожиданий: M(?+?)=M?+M?. Следствие: M(?1+?2+…+?n)=M?1+M?2+…+M?n.3)M(?*?)=M?*M?; следствие: MC?=CM?. 4)дисперсия постоянной величины равна нулю: D?=0. 5)если C-постоянная, то DC?=C2D?. 6) D(?+?)=D?+D?; следствие: D(?1+ ?2+…+?n)= D?1+ D?2+…+ D?n. 7) если F(x) -функция распределения величины ?, а f(x)-непрерывная функция, то мат. ожидание функции f(x) равно:

Mf(x)=?f(x)dF(x). Связь между центральным и начальным моментом. Моментом k-того порядка наз-ся мат. ожидание: ?k=M(?–a)k. Если а=0, то момент наз-ся начальным (?k), если а=M?, то момент наз-ся центральным (?k). ?1=M(?–m?)=M?–m?=0; ?2= M(? - m?)2= D?. ?n=M(?–a)n=?n Ck

k=0

Дописать скобки матрицы перехода. Дописать Х над интегралом в ф-ции плотности в-ти


1Авиация и космонавтика
2Архитектура и строительство
3Астрономия
 
4Безопасность жизнедеятельности
5Биология
 
6Военная кафедра, гражданская оборона
 
7География, экономическая география
8Геология и геодезия
9Государственное регулирование и налоги
 
10Естествознание
 
11Журналистика
 
12Законодательство и право
13Адвокатура
14Административное право
15Арбитражное процессуальное право
16Банковское право
17Государство и право
18Гражданское право и процесс
19Жилищное право
20Законодательство зарубежных стран
21Земельное право
22Конституционное право
23Конституционное право зарубежных стран
24Международное право
25Муниципальное право
26Налоговое право
27Римское право
28Семейное право
29Таможенное право
30Трудовое право
31Уголовное право и процесс
32Финансовое право
33Хозяйственное право
34Экологическое право
35Юриспруденция
36Иностранные языки
37Информатика, информационные технологии
38Базы данных
39Компьютерные сети
40Программирование
41Искусство и культура
42Краеведение
43Культурология
44Музыка
45История
46Биографии
47Историческая личность
 
48Литература
 
49Маркетинг и реклама
50Математика
51Медицина и здоровье
52Менеджмент
53Антикризисное управление
54Делопроизводство и документооборот
55Логистика
 
56Педагогика
57Политология
58Правоохранительные органы
59Криминалистика и криминология
60Прочее
61Психология
62Юридическая психология
 
63Радиоэлектроника
64Религия
 
65Сельское хозяйство и землепользование
66Социология
67Страхование
 
68Технологии
69Материаловедение
70Машиностроение
71Металлургия
72Транспорт
73Туризм
 
74Физика
75Физкультура и спорт
76Философия
 
77Химия
 
78Экология, охрана природы
79Экономика и финансы
80Анализ хозяйственной деятельности
81Банковское дело и кредитование
82Биржевое дело
83Бухгалтерский учет и аудит
84История экономических учений
85Международные отношения
86Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
87Финансы
88Ценные бумаги и фондовый рынок
89Экономика предприятия
90Экономико-математическое моделирование
91Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Стадии взросления человека:

1) Боится фильмов с Фредди Крюгером.
2) Смеется над фильмами с Фредди Крюгером.
3) Ностальгирует при просмотре фильмов с Фредди Крюгером
4) Солидарен с Фредди Крюгером
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по математике "Цепи Маркова", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2017
Рейтинг@Mail.ru