Головна

 множинна кореляція |  Парціальний коефіцієнт кореляції |  Функція від випадкової величини |  Теорема числових характеристик |  граничні теореми |  теорема Чебишева |  Уточнення теореми Чебишева |  Центральні граничні теореми |  випадкові процеси |  Властивості випадкового процесу |

Мат. очікування випадкового процесу

  1.  I. Синтезуючи наведені визначення, встановіть сутність навчального процесу.
  2.  II. Виберіть правильну відповідь. У чому полягає цілісність педагогічного процесу?
  3.  IV. Складемо разом підсумкову табличку етапів педагогічного процесу. Заповніть пропущені рядки. Якщо у вас виникнуть проблеми, зверніться за допомогою до блоку корекції
  4.  Quot; Театралізація "політичного процесу
  5.  VI. Організація освітнього процесу
  6.  VII. Сучасна дидактика стверджує, що ланками (етапами) процесу навчання є наступні :.
  7.  А. бета-окислення; В. біосинтез ВШК; С. обидва процеси; Д. жоден

x (t) - є невипадкова функція аргументу t, значення якого при фіксованому значенні аргументу, є мат. очікування відповідного перетину. Сенс мат. очікування - середнє значення. Щоб уточнити своєрідне відхилення знаходимо дисперсію випадкового процесу.

Дисперсія - це є невипадкова функція аргументу t, значення якого при фіксованому значенні аргументу, тобто дисперсія відповідного перетину.

Щоб побудувати дисперсію випадкового процесу, потрібно для кожного перетину знайти дисперсію і отримані точки з'єднати плавною лінією.

Функція кореляції є аналогом кореляційного моменту.

 0 0

k (x1, x2) = M [x1, x2] Є ознакою стохастичною зв'язку.

Розглянемо вісь часу t. Виділяємо пару випадкових величин.

X1 X2

t1 t2

Звертаємося до зразком випадкового процесу. Випадковому процесу можемо поставити у відповідність кореляційну функцію, яка буде залежати від часу: 0 0

k (x1, x2) = M [x1(t1), X2(t2)]

0

x (t1) = X (t1) - M (t1) t

Кореляційна функція визначається з кореляційного моменту за умови, що точки спостереження t1 і t2 розглядаються як незалежні змінні.

Таким чином, функція кореляційного випадкового процесу визначають при фіксованих значеннях змінних t1 і t2 ступінь ймовірнісної зв'язку між відповідними перетинами випадкового процесу.

Спираючись на властивості введених числових характеристик M (t1), D (t1), K (t1, t2) Можна дати визначення стаціонарності випадкового процесу в широкому сенсі.

Випадковий процес називають стаціонарним у широкому сенсі, якщо мат. очікування його не залежить від часу, а функція кореляції залежить тільки від одного аргументу ?.

 m (t) = mx

 (1)
 D (t) = dx

k (t1, t2) = K (?)

| t1 - t2| = ? може мати знак як «+», так і «-»

Якщо (1) виконується, то процес називають стаціонарним у широкому сенсі, якщо не виконується хоча б одне з рівності - це не стаціонарний процес.

 



 Особливості |  Другий спосіб опису випадкового процесу.
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати