
- •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
31. Способы задания множеств. Операции над множествами.
Способы:
Множество может быть задано следующими способами: списком его элементов, порождающей процедурой и описанием свойств его элементов.
I.
Списком
могут быть заданы только конечные
множества.
;
этот способ не пригоден для задания бесконечных множеств и даже в случае конечных множеств не всегда практически реализуем.
II.
Порождающая
процедура
описывает способ получения элементов
множества из уже полученных элементов;
используется для задания бесконечных
и конечных множеств. Например, множество
порождающая процедура для которого
определяется следующими двумя правилами:
1)
;
2) если
то
.
Правила, описанные таким образом называются индуктивными или рекурсивными.
III. Задание множества описанием свойств его элементов. В случае, когда свойство элементов множества М может быть описано коротким выражением ρ(х), множество М задания при помощи обозначается:
М={хρ(х)},
которое читается так: М
– это множество элементов х, обладающих
свойством ρ.
Вместо вертикальной черты часто
используется двоеточие.
ρ(х) –это
либо высказывание, в котором что-либо
утверждается об х,
либо это некоторая функция переменной
х, например:
С помощью указанных средств не возможно сконструировать все возможные множества. Уже в самом задании конкретного множества явно или неявно ограничивается совокупность допустимых объектов.
Операции:
Множества можно определять также при помощи операций над некоторыми другими множествами.
Пусть имеются два множества: А и В.
1. Объединением
(суммой) множеств
А
и В
называется множество С,
состоящее из всех элементов множества
А
и всех элементов В
(в том числе и тех, которые принадлежат
А
и В).
Символически эту операцию можно записать
так: АВ={х
А
х
В},
здесь
-«или».
С=А+В=АВ,
например А={1,2,3}; В={2,3,4}.
С= АВ={1,2,3,4}.
31)[2стр]2.
Пересечением
множеств А
и В
называется множество С,
состоящее из элементов, входящих
одновременно в А
и В.
,
здесь
- операция «И»
если
,то
.
Например,
,
,
Если
Ǿ.,
то такие множества называются
непересекающимися.
3. Разностью
множеств А
и В
называется множество С,
содержащее элементы множества А
и не содержащее элементы множества В.
,например:
;
;
;
.
Если
,
то
.
4. Симметрической разностью (дизъюнктивной суммой) называется множество С, элементы которого принадлежат либо А, либо В, но не обоим вместе (рис.5).
=
.
Например,
;
;
.
5. Абсолютным
дополнением
множества А
до универсального множества
называется множество, все элементы
которого принадлежат
и не принадлежат А.
.
(рис.6). Очевидно, что
.
Дополнение А
определяется
отрицанием свойства
,
с помощью которого определяется
А.
Рис.6.- Иллюстрация операции дополнение
32. Основные свойства алгебры множеств.
Операции над множествами обладают некоторыми свойствами, как и операции над числами, т.е. подчиняются следующим законам:
1. Коммутативный закон (переместительное свойство)
;
.
;
2. Ассоциативный закон (сочетательное свойство).
;
;
;
3. Дистрибутивный закон (распределительное свойство)
;
;
4. Оригинальные операции:
5. Закон поглощения:
6. Теорема де Моргана:
,
7.
;
;
8.
;