
- •Основные понятия теории вероятностей: испытание, событие. Классификация событий. Полная группа событий. Примеры.
- •Вероятность. Классическое определение вероятности. Использование формул комбинаторики. Примеры.
- •Статическое определение вероятности.
- •Формула полной вероятности. Формула Байеса. Примеры.
- •Повторение независимых испытаний. Формула Бернулли. Примеры.
- •Повторение независимых испытаний. Асимптотические формулы. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Примеры.
- •Дискретные случайные величины. Закон распределения. Полигон распределения. Примеры построения дискретной случайной величины.
- •Числовые хар-ки дискретной случайной величины: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. Примеры.
- •Свойства математического ожидания и дисперсии. Математическое ожидание и дисперсия среднего значения. Примеры.
- •Биномиальное распределение. Распределение Пуассона. Геометрическое распределение. Их числовые хар-ки. Примеры.
- •Непрерывная случайная величина. Функции распределения. Плотность вероятностей. Их свойства. Вероятность попадания в заданный интервал. Примеры.
- •Числовые хар-ки непрерывной случайной величины: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана. Примеры.
- •Равномерное распределение. Нормальное распределение. Функции Гаусса и Лапласа. Их числовые хар-ки. Примеры.
- •Вероятность попадания в заданный интервал нормально распределенной случайной величины. Отыскание интервала по заданной вероятности. Примеры.
- •Понятие о центральной предельной теореме Ляпунова.
- •Понятие о случайном процессе. Система массового обслуживания как случайный процесс.
- •Случайный процесс со счетным множеством состояний. Виды. Система массового обслуживания с необратимыми и обратимыми переходами состояний.
- •Поток событий. Простейший поток и его свойства. Виды потоков событий.
- •Марковский случайный процесс.
- •Понятие о методе Монте-Карло.
- •Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности. Репрезентативность выборки. Вариационные ряды. Полигон и гистограмма. Примеры.
- •Оценка числовых хар-к. Состоятельность, несмещенность и эффективность оценок. Оценка математического ожидания. Примеры.
- •Выборочная и исправленная дисперсии. Другие хар-ки вариации данных. Исправленная дисперсия среднего значения. Примеры.
- •Интервальные оценки. Доверительный интервал для оценки математического ожидания. Распределение Стьюдента.
- •Статистическая, корреляционная и функциональная зависимости. Уравнения регрессии. Примеры.
- •Коэффициент корреляции и его свойства. Нахождение уравнений регрессии по корреляционной таблице. Примеры.
Понятие о центральной предельной теореме Ляпунова.
Если
СВ Х представляет собой сумму очень
большого числа взаимно независимых СВ,
влияние каждой из кот на сумму ничтожно
мало, то Х имеет распределение, близкое
к нормальному. Пусть
пос-ть
независимых СВ, каждая из кот имеет
конечные мат-ое ожидание и дисперсия:
.
Введем обозначение:
.
Обозначим ф-ию распределения нормированной
суммы через
.
Говорят, что к пос-ти
применима центральная предельная
теорема, если при любом х ф-ия распределения
нормированной суммы при
стремится к нормальной ф-ии распределения:
.
Если все случайные величины
одинаково распределены, то в этой пос-ти
применима центральная предельная
теорема, если дисперсии всех величин
конечны и отличны от нуля. Ляпунов
доказал, что если для
при
Ляпунова
,
где
,
стремится к нулю (условие Ляпунова), то
к пос-ти
применима центральная предельная
теорема. Сущность условия Ляпунова
состоит в требовании, чтобы каждое
слагаемое суммы
оказывало на сумму ничтожное влияние.
Понятие о случайном процессе. Система массового обслуживания как случайный процесс.
Случайная ф-ия – ф-ия неслучайного аргумента t, кот при каждом фиксированном значении аргумента явл случайной величиной. Случайный процесс – случайная ф-ия аргумента t, кот истолковывается как время. Пр: если самолет д лететь с заданной постоянной скоростью, то в действительности вследствие воздействия случайных факторов (колебание температуры и др.), учесть влияние кот заранее нельзя, скорость изменяется. Здесь скорость самолета – случайная ф-ия от непрерывно изменяющегося аргумента (времени), т.е. скорость – случайный процесс. Система массового обслуживания состоит из некоторого числа обслуживающих единиц или каналов, работа кот состоит в выполнении поступающих по этим каналам заявок. Пр: различные телефонные станции, ремонтные мастерские и др. Вид и количество поступающих на эти системы заявок различны и, вообще говоря, случайны. Процесс функционирования системы массового обслуживания назыв случайным процессом. Случайный процесс, протекающий в системе массового обслуживания состоит в том, что система в случайные моменты времени переходит из одного состояния в другое. Меняется число заявок, число занятых каналов, число заявок в очереди и проч.
Случайный процесс со счетным множеством состояний. Виды. Система массового обслуживания с необратимыми и обратимыми переходами состояний.
Виды:1) с дискретным временем (отлич.тем, что переходы из сост. в сост. м происходить только в строго опред.разделенное конечными интервалами моменты времени). 2) с непрерывным временем (отлич.тем что переход системы из сост.в сост. возможен в любой момент времени). СП протекающие в СМО как правило процессы с непрерывным временем. Это связано со случайностью потока заявок. различ.системы:1) с необратимыми переходами состояний 2) с обратимыми переходами состояний; Для СМО характерны занятый канал м освободиться, очередь «рассосаться»)
Это
пример СП с непрерывным временем, в кот
в кол-ве дискретной системы х рассматривается
группа из n
самолетов, соверш. полеет на территорию
противника, момент подъема истребителя
и момент обнаружения группы неизвестны.
Различные состояния системы соответствуют
различному числу пораж.самолетов в
составе группы.
-не
поражено ни одного самолета,
-поражен
1,
-поражено
k
самолетов,
-поражены
все; т.к. пораженные самолеты не
восстанавливаются, то эта система с
необр.переходами и из сост.
никакие переходы в др.сост.невозможны,
в этой системе невозможны «перескоки»
через состояния, т.к. одновременно не
м.б. поражено ровно 2 или ровно 4 самолета.
В качестве примера с обратимыми переходами
рассмотрим однократное СМО с 2 возможным
состояниями,
-свободен,
-занят,
переходы из сост. в сост. обратимы
Для
n-канальной
системы такого же типа получим схему 2
возможных переходов, составим схему
возможных переходов однокр.СМО, кот м
находиться в 4 сост.
-канал
исправлен и свободен,
-канал
исправлен и занят,
-канал
неисправен и ждет ремонта,
-канал
исправлен и ремонтируется,
Переход
из
в
м считать практически невозможным т.к.
для этого нужно окончание ремонта и
приход очередной заявки произойти
строго в один момент времени, для СМО
осн.фактором обуславливающим протекание
в ней процессов явл поток заявок