![]()
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах
РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ" ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів Контакти
Тлумачний словник |
|
|||||||
Функції розподілу й щільності ймовірностіПрипустимо, що є велике число Виділимо із загального числа N ті
Функція Похідна від функції розподілу ймовірностей
називається одномірною щільністю ймовірності випадкового процесу. Безрозмірна величина
Одномірна щільність ймовірності й одномірна функція розподілу дають уявлення про процес лише в один, фіксований момент часу, не вказуючи, наприклад, як значення Більш повними характеристиками випадкового процесу є двовимірна функція розподілу ймовірностей і двовимірна щільність імовірності, які відображають ймовірнісний зв'язок між значеннями процесу у два моменти часу Двовимірна функція розподілу ймовірностей і двовимірна щільність ймовірності визначаються аналогічно одномірним. Вернемося знову до N ідентичних систем. Зробимо реєстрацію вихідних значень процесу у два моменти часу
Підрахуємо відносну частку значень
являє собою двовимірну функцію розподілу ймовірностей. Похідна від цієї функції
називається двовимірною щільністю ймовірності. Безрозмірна величина
В (6) права частина при великих N являє собою відносну частку значень Двовимірні функція розподілу й щільність ймовірності часто використовуються в практичних розрахунках, однак вони також не забезпечують вичерпного опису випадкового процесу, оскільки дозволяють судити про зв'язок між ймовірними значеннями випадкового процесу лише у два моменти часу. Повний опис випадкового процесу дається багатомірною щільністю ймовірності (функцію розподілу) ймовірності
Щільність імовірності Таким чином, випадковий процес у загальному випадку описується за допомогою п-мірної щільності ймовірності (функції розподілу) і тим детальніше, чим більше п. Два випадкових процеси, у яких всі кінцевомірні функції розподілу збігаються, називаються еквівалентними. Функції розподілу ймовірностей і щільності ймовірності зв'язані однозначною залежністю:
де Тому для заданого n вони містять однакову інформацію про випадковий процес. При розгляді неперервних процесів оперують із щільностями ймовірності, які дають наочне уявлення про характер процесу. Щодо дискретних послідовностей, дискретних, неперервнозначних і змішаних процесів, щільності ймовірності яких мають розриви, необхідно переходити до функцій розподілу ймовірностей. Щільності ймовірності випадкових процесів повинні задовольняти наступним чотирьом умовам: 1) умові від'ємності
2) умові нормування
3) умові симетрії, яка полягає в тому, що функції 4) умові узгодженості, що означає, що при будь-якому
З умови узгодженості витікає, що, якщо відома п-мірна щільність ймовірності
|
||||||||
|