
- •1. Центральная предельная теорема теории вероятностей и ее практическое использование в задачах синтеза ткс.
- •2. Теорема Чебышева и ее практическое использование в задачах анализа ткс.
- •3. Определить понятие системы случайных величин. Дать определение зависимых случайных величии. Привести критерии независимости двух с. В., используемые практически.
- •5. Определить основные свойства с.В, имеющей равномерное распределение.
- •6. Обосновать использование такой с.В. Для получения белого шума.
- •7. Определить функцию распределения системы двух с. В и ее основные свойства. Привести геометрическую интерпретацию, указать практическое применение.
- •8. Определить функцию плотности распределения вероятности системы двух с. В. И ее основные свойства. Привести геометрическую интерпретацию, указать практическое применение.
- •9. Определить нормальный закон распределения с.В. И обосновать его широкое применение в моделях ткс.
- •11. Проанализировать график функции плотности вероятности с.В. С нормальным законом распределения. Сформулировать правило «трех сигм» и указать его »фактическое применение в задачах анализа ткс.
- •12. Определить распределение Рэлея и его основные параметры. Привести пример использования этой модели при проектировании систем радиосвязи.
- •13. Определить логарифмически-нормальное распределение с.В и его параметры. Привести пример использования этой модели в сфере телекоммуникаций.
- •16. Проанализировать зависимость закона Пуассона и биномиального закона распределения с. В. Показать использование этой зависимости на практике.
- •18. Привести классификацию случайных явлений. Определить понятие случайного событие и дать определение пространства случайных событий.
- •19. Привести классификацию случайных явлений. Дать определение случайной величины и проанализировать связь с пространством случайных событий.
- •20. Определить вероятность случайного события. Сформулировать основные аксиомы и законы теории вероятностей.
- •21. Обосновать многообразие методов определения вероятности случайного события, дать рекомендации по их применению.
- •22. Определить цель задачи курса. Обосновать необходимость использования вероятностных моделей и методов в практике инженеров телекоммуникаций.
- •23. Дать определение взаимно корреляционной функции двух случайных процессов и привести основные свойства.
- •24. Дать определение корреляционной функции случайного процесса и привести основные свойства.
- •25. Определение и способы описания случайных процессов. Закон распределения случайного процесса.
- •26. Основные характеристики случайного процесса. Классификация случайных процессов.
- •30. Определение множества. Конечные, бесконечные множества. Мощность множества. Множества и подмножества.
- •31. Способы задания множеств. Операции над множествами.
- •32. Основные свойства алгебры множеств.
- •33. Основной принцип комбинаторики. Перестановки, размещения, сочетания.
- •34. Что изучает теория вероятностей? Основные этапы формирования теории вероятностей, как науки.
- •35. Случайное событие. Классификация событий. Элементарное событие. Пространство элементарных событий.
- •36. Случайное событие, как множество элементарных событий. Алгебра событий.
- •38. Способы задания вероятностей.
- •39. Условная вероятность. Правило умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Теорема гипотез (формула Байеса).
- •40. Зависимые и независимые случайные события.
- •41. Вероятность события в испытаниях Бернулли. Формула Пуассона.
- •41)[Стр2] Если ставить вопрос о появлении события а k-раз в n испытаниях в произвольном порядке, то событие представимо в виде
- •42. Понятие случайной величины. Классификация случайных величин. Примеры случайных величин.
- •43. 3Акон распределения случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины.
- •44. Функция распределения случайной величины, ее свойства. Функция распределения дискретной и непрерывной случайной величины.
- •45. Функция плотности распределения вероятности, ее свойства
- •46. Числовые характеристики случайных величин. Математическое ожидание дискретной и непрерывной случайной величины. Свойства математического ожидания
- •47. Мода и медиана случайной величины. Начальные и центральные моменты случайной величины. Математическое ожидание центрированной случайной величины
- •48. Дисперсия случайной величины. Дисперсия дискретной и непрерывной случайной величины.
- •Постоянный множитель выносится за знак дисперсии в квадрате:.
- •49. Коэффициент вариации, коэффициент асимметрии и эксцесс случайной величины.
- •Свойства коэффициента эксцесса
- •Смысл коэффициента
35. Случайное событие. Классификация событий. Элементарное событие. Пространство элементарных событий.
События можно разделить на: достоверные, случайные и невозможные.
Достоверным событием называется такое событие, которое при выполнении комплекса условий обязательно произойдет. В дальнейшем будем его обозначать буквой .
Случайным событием называется такое событие, которое при выполнении комплекса условий может произойти, а может и нет. Будем его обозначать буквами А, В, С и т.д.
Невозможным событием называется такое событие, которое при выполнении комплекса условий никогда не произойдет. Будем обозначать его буквой О.
Реализация комплекса условий в котором наблюдается то или иное явление, называют опытом, (испытанием, эксперементом).
Каждому опыту (испытанию) соответствуют какие–то возможные исходы (результаты). Рассмотрим множество всех возможных исходов опыта и обозначим , каждый его элемент (один исход) будем называть элементарным событием и обозначать i, а все множество – пространством элементарных событий.
Исходя из определения элементарные события обладают следующими свойствами :
1) наступление одного из них исключает другие исходы. (элементарные события)
2) одно из элементарных событий в результате опыте обязательно произойдет.
Любое событие А, наблюдаемое в опыте ,, можно рассматривать как подмножество , т.е. множество, состоящее из элементарных событий , в которых проявляется событие А , (А={1, 2, …, m })
Определение: Элементарные события, входящие в подмножества, определяющие случайное событие, называются благоприятствующими данному событию.
Если множество благоприятствующих данному событию элементарных событий пусто, то такое событие называют невозможным и обозначают А= или А= U..
Если множество элементарных событий благоприятствующих данному событию совпадает с пространством элементарных событий , то такое событие называют достоверным и обозначают или U. Иными словами, достоверное событие, это такое событие, которое реализуется при любом возможном исходе испытания.
36. Случайное событие, как множество элементарных событий. Алгебра событий.
Так как события можно рассматривать как множества, состоящие из элементов (элементарных событий), то для них можно ввести операцию сложения (объединения) , умножения (пересечения) и дополнения.
Если А и В - два множества , то под их сложением (объединением), обозначаемым А+В (АВ), будем понимать множество состоящее из элементов (точек), входящих или в А, или в В:
А+В={i: iA или iB}
Здесь А означает, что элемент принадлежит множеству А.
На языке теории вероятностей А+В – событие , состоящее в том , что произошло хотя бы одно из событий А или В.
Под умножением (пресечением) множеств А и В , обозначаемым АВ (АВ), понимается множество , состоящее из элементов (точек), входящий и в А, и в В:
АВ={i: iA и iB}.
В вероятностном смысле событие АВ состоит в том, что одновременно произошло и событие А, и событие В.
Если А – некоторое
подмножество , то
под его дополнением, обозначаемым
,
понимается множество элементов (точек)
из , не входящих в
А. Если В-А (В\А) – означает разность
множеств (множество элементов В, не
входящих в А), то
=-А
(\А) или А+
=
На языке теории
вероятностей
означает
событие противоположное событию А, т.е.
событие, состоящее в ненаступлении
события А.
Введем знак включения , который в теории множеств означает следующее. Пусть ВА, тогда В есть подмножество множества А. Другими словами множество В полностью состоит из элементов множества А. На языке событий это означает , что при появлении события В событие А обязательно произойдет.
Рассмотрим пример с двукратным бросанием монеты. Пусть А={ГГ, ГР, РГ} и В={ГР, РГ, РР} , то
А+В={ГГ, ГР, РГ, РР},
АВ={ГР, РГ},
={РР}.
Множества А и
не имеет общих элементов, следовательно,
множество А
- пустое. Пустое множество будем обозначать
О. Множество О в теории вероятностей,
как было указано ранее, означает
невозможное событие. С другой стороны
А+
=
- достоверное событие.
События А и В называются несовместимыми , если их совместное событие невозможно . На языке множеств это означает , что АВ=0.
События Вi
называются попарно несовместимыми,
если ВiBj=0 (ij,
i,j=
)
События Вi
образуют полную группу событий, если
36)[стр2] В1+ В2+ …+ВN =.
Особый интерес представляют полные группы несовместимых событий
, т.е.
=;
ВiВj=;
(ij,
i,j=
)
На приведенных ниже рисунках представлены диаграммы событий как множества, где геометрические точки означают элементарные события, а все точки квадрата образуют пространство элементарных событий .