Головна |
показовий розподіл;
С) Це такий процес відновлення, у якого тривалість циклу T має
нормальний розподіл;
13. Які характеристики пуассоновского процесу вірні?
A) Середнє число відновлень ;
B) Дисперсія числа відновлень ;
C) Імовірність ;
14. Який процес називається альтернірующій?
A) Це процес відновлення, у якого тривалість циклу , де T1,T2 - незалежні випадкові величини - фази циклу відновлення;
B) Це процес з двома послідовно прохідними станами з часом перебування T1,T2 відповідно;
C) Це процес відновлення, у якого після напрацювання на відмову T1, Слід відновлення протягом часу T2. T1,T2 - незалежні випадкові величини;
D) Це напівмарковських процес з двома станами;
15. Як визначаються стаціонарні ймовірності станів альтернирующего процесу, якщо T1, T2 - часи перебування в цих станах?
A) , ; B) , ;
C) ;
16. Що необхідно для завдання напівмарковських процесу?
A) Стани ;
B) Густині часів перебування в станах ;
C) Матриця ймовірностей переходів ;
D) Матриця інтенсивностей переходів ;
E) Середні часи перебування в станах ;
17. Що необхідно для завдання марковского процесу з кінцевим числом станів?
A, C, E АБО A, D
A) Стани ;
B) Густині часів перебування в станах ;
C) Матриця ймовірностей переходів ;
D) Матриця інтенсивностей переходів ;
E) Середні часи перебування в станах ;
18. Як виглядає система диференціальних рівнянь Колмогорова для визначення ймовірностей станів марковского процесу c N станами?
A)
B)
C)
19. Якими властивостями повинна володіти матриця ймовірностей переходів напівмарковських процесу c N cсостояніямі?
A) ; B) ; C) ;
20. Якими властивостями повинна володіти матриця інтенсивностей переходів марковского процесу c N cсостояніямі?
A) ; B) ; C) ;
D) ; E) ;
21. Який зв'язок між матрицею переходів і матрицею інтенсивностей переходів марковского процесу з N станами із середніми часом перебування ?
A) ;B) ;
C) ;
22. Яка властивість випадкового процесу називається марковским?
A) Властивість відсутності післядії;
B) Властивість відсутності пам'яті;
C) Стан процесу в наступний момент залежить від його стану в поточний момент і всієї передісторії;
D) Еволюція процесу не залежить від передісторії;
E) Наступні стану процесу визначаються тільки станом його в поточний момент;
23. Які моменти напівмарковських процесу мають марковским властивістю?
A) Моменти входу в стану;
B) Всі моменти часу;
C) Моменти, відповідні математичним очікуванням часів перебування в станах;
24. Як можна визначити стаціонарну вірогідність станів марківського процесу з N станами і матрицею інтенсивностей переходів ?
A) Шляхом вирішення системи рівнянь
;
Роздягнений 23_Случайние процеси | B) Шляхом вирішення системи рівнянь імовірнісного рівноваги
РОЗДІЛ 15 - Залежні і незалежні випадкові величини | РОЗДІЛ 16 - Кореляція | РОЗДІЛ 17 _Чісловие характеристики функцій від випадкових величин | РОЗДІЛ 18 _Распределеніе функцій випадкових аргументів | B) має трапецінодальную щільність. | A) кореляційний момент. | B) Закон великих чисел полягає в тому, що сума великого числа випадкових величин прагне до певного межі. | РОЗДІЛ 20 | РОЗДІЛ 21 | A) Це міра відхилення досвідченого значення від передбачуваного по гіпотезі. |