Заказ работы

Заказать
Каталог тем

Самые новые

Значок файла Расчет выбросов загрязняющих веществ автотранспорта в ат-мосферный воздух: Метод. указ./ Сост. Е.Б.Серебряная, Н.К.Коротких: ГОУ ВПО «СибГИУ», Новокузнецк, 2003 (14)
(Методические материалы)

Значок файла Работа с базами данных в DELPHI. Метод. указ. /Сост. А.В. Степанов, Ю.А. Степанов: ГОУВПО СибГИУ. - Новокузнецк, 2003. - 24 с (12)
(Методические материалы)

Значок файла Программирование циклических алгоритмов. Метод. указ. / Сост. Л.Д. Павлова – 2-е изд. испр. и перераб. : СибГИУ. – Новокузнецк, 2004. – 20 с (10)
(Методические материалы)

Значок файла Правоведение: Рекомендации к самостоятельному изучению дисциплины «Правоведение» студентами очной и заочной форм обучения /сост.: Н.Е. Анохина: СибГИУ.- Новокузнецк, 2002.- 7с (9)
(Методические материалы)

Значок файла Основные экологические термины: Метод. разработка / Сост.: С.А.Лежава, Е.Б. Серебряная: СибГИУ. – Новокузнецк, 2000.- 32 с (13)
(Методические материалы)

Значок файла НОРМАТИВНО-ПРАВОВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОХРАНЫ ТРУДА Методическая разработка для студентов очного и заочного обучения всех специальностей (20)
(Методические материалы)

Значок файла Практикум по курсу «Экология» и рекомендации к составлению раз-дела «Экологичность проекта» пояснительной записки при дипломном проектировании для студентов всех специальностей (18)
(Методические материалы)

Каталог бесплатных ресурсов

Ймовірності влучення випадкової величини

Числову характеристику законів розподілу, що   виражає  їхню невизначеність, називають ентропією. Невизначеність оцінюється тільки по ймовірностях значень випадкової величини; самі значення випадкової величини в оцінці невизначеності не фігурують. Необхідність введення невизначеності як характеристики випливає з того, що закони, що мають однакові перші моменти, можуть характеризуватися різним ступенем невизначеності.  Величину ентропії для дискретних законів розподілу визначають за формулою

Для визначення ентропії безперервної випадкової величини скористаємося виразом (3.3) у якості вихідного. Розіб'ємо шкалу рівнів безперервної випадкової величини  на невеликі ділянки  й усередині кожної ділянки виберемо крапки так, щоб виконувалася умова

Вираз (3.4) характеризує ймовірність влучення випадкової величини в інтервал . Заміна безперервної випадкової величини сукупністю дискретних значень буде тим точніше, чим менше ділянки .

Для одержання ентропії безперервної випадкової величини використовують формулу (3.3) для ентропії еквівалентної дискретної випадкової величини та здійснюють граничний перехід  при . Тоді з урахуванням умови нормування щільності ймовірності одержують вираз для ентропії безперервної випадкової величини у вигляді двох доданків, з яких перший визначається законом розподілу, а другий прагне до нескінченності:

Отже, ентропія безперервної випадкової величини  дорівнює нескінченності. Однак у реальних умовах відлік повідомлень на прийомній стороні виробляється в дискретних крапках внаслідок кінцевої точності та розв'язної здатності апаратури, тобто інтервали  мають скінченну величину, тому другий доданок у формулі (3.5) має постійну величину і зазвичай виключається з розгляду.

Перший доданок

являє собою так звану диференціальну ентропію. Диференціальна ентропія залежить від статистики повідомлень. Ентропія дискретних законів є безрозмірною величиною, а ентропія безперервних законів має розмірність самої величини .

  Доведено, що при заданій середній потужності (дисперсії ) максимальну ентропію має нормальний закон розподілу ймовірностей. Якщо ж задана пікова потужність, то максимальну ентропію має рівномірний закон розподілу. В табл. 3.1 наведені імовірнісні та інформаційні характеристики досліджуваних випадкових процесів.

  У класичній статистиці зазвичай розглядається параметрична модель: вибірка  відповідає розподілу відомого виду, тобто функція розподілу F(x) задана з точністю до одного або двох невідомих параметрів. Найчастіше припускають, що розподіл вибірки гауссів, а невідомі лише його параметри: математичне очікування –  і середньоквадратичне відхилення (СКВ) – . Зрозуміло, це досить обмежені припущення, і на практиці необхідно їх перевірити.

Оцінка параметра , отримана по вибірці, є випадковою величиною. Властивості оцінок повинні відповідати основним вимогам до оцінок:

– незміщеність –  оцінка  параметра  є незміщеною, якщо її математичне очікування дорівнює шуканому параметру: ;

слушність – оцінка  називається слушною, якщо при збільшенні обсягу вибірки  вона прямує до істинного значення параметра (за імовірністю): , ;

– ефективність –  оцінка  називається ефективною (у визначеному класі оцінок), якщо вона має мінімальну дисперсію в цьому класі.

Ці властивості оцінок обумовлюють можливості їхнього застосування на практиці. Вимога незміщеності на практиці не завжди доцільна, оскільки оцінка з невеликим зміщенням і малою дисперсією може виявитися більш вагомою, ніж незміщена оцінка з великою дисперсією.

Основними методами оцінювання є: 1) метод максимальної правдоподібності; 2) метод моментів; 3) метод найменших квадратів (МНК).

Таблиця 3.1 - Імовірнісні та інформаційні характеристики досліджуваних випадкових процесів

 

 

 

 

 

 

 

 



Размер файла: 1.53 Мбайт
Тип файла: doc (Mime Type: application/msword)
Заказ курсовой диплома или диссертации.

Горячая Линия


Вход для партнеров