Последовательность - случайная величина
Cтраница 3
 |
Расширенный процесс восстановления. [31] |
Таким образом, поток рассматривается как последовательность случайных величин. [32]
Проверить, применим ли к этой последовательности случайных величин закон больших чисел. [33]
Доказать, чго для того, чтобы последовательность случайных величин с вероятностью 1 сходилась к некоторой случайной величине, необходимо и достаточно, чтобы она была с вероятностью 1 фундаментальной. [34]
Неравенство Чебышева оказывается особенно полезным при рассмотрении последовательности случайных величин, дисперсии которых стремятся к нулю. [35]
Применим ли закон больших чисел к этим последовательностям случайных величин. [36]
В теории вероятностей обычно рассматриваются следующие виды сходимости последовательностей случайных величин и вероятностных распределений. [37]
В дальнейшем в настоящей книге сходимость и предел последовательности случайных величин всюду, где не оговорено обратное, будет пониматься именно в этом смысле. [38]
Итак, поскольку все требования выполняются, к рассматриваемой последовательности случайных величин теорема Чебышева применима. [39]
В этом пункте теория мартингалов применяется к изучению центрированных последовательностей случайных величин. [40]
Итак, поскольку все требования выполняются, к рассматриваемой последовательности случайных величин теорема Чебышева применима. [41]
В этом пункте теория мартингалов применяется к изучению центрированных последовательностей случайных величин. [42]
В случае такого t не существует простого аналога последовательности некоррелированных случайных величин Е ( /); это обстоятельство сильно усложняет построение примеров стационарных случайных процессов, аналогичных примерам последовательностей, рассматривавшихся в предыдущем параграфе. Поэтому несмотря на то, что на самом деле подобные примеры случайных процессов все же существуют и даже играют большую роль во многих приложениях, мы отложим их рассмотрение вплоть до § 14 и будем строить примеры случайных процессов на основе совсем других соображений. А именно, мы рассмотрим ряд процессов X ( t), задаваемых простыми аналитическими формулами, содержащими случайные параметры. [43]
Пусть ( п) - стационарная в узком смысле последовательность одномерных случайных величин. [44]
I может быть получена с помощью скользящего суммирования из последовательности некоррелированных случайных величин. [45]
Страницы: 1 2 3 4