Вероятностная мера

Cтраница 2

Поскольку вероятностная мера отрезка представляется площадью построенной над ним криволинейной трапеции, то из рисунка заключаем, что наиболее вероятные области отрезка [ О, 1 ] примыкают к его концам. Таким образом, при больших п около 0 06 всех траекторий достигают в первый раз максимума в первую либо последнюю четверти полного времени блуждания; около 0 33 всех траекторий, начинающихся из 0, не меняют знака на последних трех четвертях времени блуждания. [16]

Пусть вероятностная мера R доминируется мерами Ps, образующими экспонентное семейство. [17]

Задание вероятностной меры на таких n - мерных параллелепипедах позволяет определить меру на любом измеримом множестве. [18]

Показатель вероятностной меры т зависит от того, какой порядок q момента выбран. Вероятностная мера характеризуется последовательностью показателей t ( q определяющих, по какому степенному закону изменяются вероятности / во множестве ( 3) в зависимости от разрешения, обусловленного разбивкой на подынтервалы. [19]

Задание вероятностной меры на пространстве Q делает определенными в вероятностном смысле различные утверждения относительно случайных объектов. [20]

Определим вероятностную меру разорения, приписывая ей вероятность осуществления подобного события. [21]

О вероятностных мерах в функциональных пространствах, отвечающих гауссовским случайным процессам / / Теория вероятн. [22]

О вероятностных мерах в функциональных пространствах, отвечающих гауссовским стационарным процессам, Теория вероят. [23]

Тем самым вероятностная мера определена на пространстве состояний. Определение имеет смысл, поскольку отличительное свойство случайной величины как раз и состоит в том, что Х-1 ( В) - событие в основном вероятностном пространстве. [24]

Наблюденные значения случайных функций. [25]

При этом вероятностная мера, известная для различных событий, образованных из элементов со множества Q, позволяет вместе с тем определить вероятность того, что реализация процесса будет обладать теми или иными особенностями или удовлетворять некоторым условиям. [26]

Для всякой вероятностной меры т на 17 функция С принадлежит алгебре на бесконечности ( см. § 1.10) и, следовательно, если а - чистое ( экстремальное) гиббсовское состояние, то эта функция почти всюду равна нулю или единице. [27]

Построение такой вероятностной меры согласно теореме 10.1 возможно. [28]

&i с определенными условными вероятностными мерами Рг ( А), А с г, и фазовые траектории могут длительное, но конечное время пребывать в каждом из этих множеств ( воспроизводя соответствующий климат Рг ( А), Aas &i) и изредка переходить из одного из этих множеств в другое. [29]

Пример простейших продолжений подграфа в соответствии. [30]

Страницы: 1 2 3 4