Cтраница 1
Построение вероятностных моделей Если вероятностная модель прииии, ется, то по статистическим характеристикам оценивают основные вероятностны характеристики. Когда принимают простейшую модель стационарного гауссовеког случайного процесса, все вероятностные характеристики можно выразить мере среднее значение и спектральную плотность. Однако следует иметь в виду, что в те нических приложениях гипотезы эргодичности и стационарности могут быть спрй ведливыми лишь приближенно. [1]
Для построения вероятностных моделей управления, с одной стороны, необходимо формализовать учет различных случайных возмущений с целью нахождения их статистических закономерностей, с другой - проблему нормирования ресурсов производства относительно заданной ( вероятности выполнения плана по номенклатуре, которую будем называть квантильной теорией нормирования ресурсов. [2]
При построении вероятностных моделей в конкретных ситуациях выделение пространства элементарных событий и и алгебры событий &, как правило, не является сложной задачей. [3]
При построении вероятностных моделей для экспериментов с несчетным числом исходов возникают определенные трудности, но прежде чем рассматривать пути преодоления этих трудностей и изучать системы аксиом теории вероятностей, изложим некоторые сведения из теории множеств и теории меры, которые в дальнейшем будут играть существенную роль. [4]
При построении вероятностных моделей в конкретных ситуациях выделение пространства элементарных событий Q и алгебры событий &, как правило, не является сложной задачей. Труднее обстоит дело с вопросом о том, как задавать вероятности элементарных событий. [5]
При построении вероятностных моделей в конкретных ситуациях выделение пространства элементарных событий и и алгебры событий esf, как правило, не является сложной задачей. [6]
В данной работе построение вероятностных моделей экологического районирования рассматривается на примере распространения субстанций в газовых и жидких средах. [7]
Реализация первых грех этапов завершает построение вероятностной модели опыта. [8]
Таким образом, использование при построении вероятностной модели погрешности аксиоматики фон Мизеса не только, как справедливо указывается в работе [24], обладает преимуществом в прозрачности физической интерпретации, но для определения z0 ( AA -) оказывается единственно возможным, так как аксиоматика Колмогорова полагает его знание сформированным внематематическими методами. [9]
Эти замечания подсказывают, что при построении вероятностных моделей в случае несчетных пространств Q вероятности надо задавать не для отдельных исходов, а для некоторых множеств из Q. Та же аргументация, что и в первой главе, показывает, что запас множеств, на которых задается вероятность, должен быть замкнутым относительно взятия объединения, пересечения и дополнения. [10]
Эти замечания подсказывают, что при построении вероятностных моделей в случае несчетных пространств О, вероятности надо задавать не для отдельных исходов, а для некоторых множеств из Q. Та же аргументация, что и в первой главе, показывает, что запас множеств, на которых задается вероятность, должен быть замкнутым относительно взятия объединения, пересечения и дополнения. [11]
Эти замечания подсказывают, что при построении вероятностных моделей в случае несчетных пространств Q вероятности надо задавать не для отдельных исходов, а для некоторых множеств из Q. Та же аргументация, что и в первой главе, показывает, что запас множеств, на которых задается вероятность, должен быть замкнутым относительно взятия объединения, пересечения и дополнения. [12]
Алгебры и а-алгебры являются составными элементами при построении вероятностных моделей. [13]
Алгебры и о-алгебры являются составными элементами при построении вероятностных моделей. [14]
Алгебры и а-алгебры являются составными элементами при построении вероятностных моделей. [15]