Схема - независимое испытание
Cтраница 2
К выбрать класс законов экспериментирования, возникающий из равномерной схемы независимых испытаний, то, как нетрудно проверить, автомат В также стал бы в среднем самоорганизующимся, хотя величина этой самоорганизации оставалась бы меньшей, чем у автомата А. [16]
Имея в виду постановку общих задач, относящихся к схеме независимых испытаний, мы рассмотрим числовые примеры. В этих примерах мы не станем немедленно доводить до конца вычисление искомых вероятностей, а оставим это до того момента, когда у нас будут подготовлены удобные методы. [17]
Имея в виду постановку общих задач, относящихся к схеме независимых испытаний, рассмотрим теперь числовые примеры. Встречающиеся в них расчеты мы не станем доводить до окончательного числового результата, поскольку эти подсчеты лучше оставить до того момента, когда будут подготовлены удобные и достаточно точные методы для их осуществления. [18]
Предполагая, что показ изображений в процессе самообучения производится по схеме независимых испытаний, легко заметить, что вероятности переходов из любой точки такой решетки определяются лишь набором знаков координат этой точки. [19]
Число разрушенных элементов п - случайная величина, для которой справедлива схема независимых испытаний Бернулли. [20]
Это распределение является распределением числа неуспехов, предшествующих й-му успеху в схеме независимых испытаний Бернулли. Например, оно используется при планировании выпуска изделий для получения заданного количества исправных при известном проценте брака. Применяется в теории надежности и статистическом контроле качества. [21]
В приложениях теории вероятностей часто встречается некоторая стандартная схема, называемая схемой независимых испытаний или схемой Бернулли. Настоящая глава посвящена изучению этой схемы и связанных с нею теорем и задач. [22]
Понятие конечной цепи Маркова является простейшим и вместе с тем важным обобщением схемы независимых испытаний на случай, когда испытания зависимы. [23]
Прежде чем приступить к изучению математического понятия случайной велиичны, вернемся к схеме независимых испытаний и проанализируем известную нам случайную величину - число успехов. [24]
Мы возвратимся в этой главе к одной из важнейших моделей теории вероятностей - схеме Бернулли независимых испытаний с двумя исходами, которая была введена в § 5 гл. [25]
 |
Эволюция распределения плотности вероятностей погрешности ТСХ без учета погрешности дискретизации. [26] |
К такому процессу привело и проведенное выше подробное рассмотрение простейшей модели накопления хода и погрешности ТСХ, статистика которой определялась схемой независимых испытаний Бернулли, что аналогично принятому в рассмотренном теперь примере допущению о некоррелированности флюктуации мгновенного хода. [27]
Формула Бернулли в схеме независимых испытаний при больших п приводит обычно к громоздким вычислениям. Поэтому для вычисления соответствующих вероятностей важно иметь приближенные, достаточно простые формулы. [28]
Мы будем в дальнейшем предполагать, что как а, так и р отличны от 0 и 1, так как эти случаи не представляют серьезного интереса. Понятно, что рассматриваемая схема является естественным обобщением схемы независимых испытаний, предложенной Я. [29]
В смысле модели это означает, что имеет место схема независимых испытаний, и игра продолжается бесконечно. Здесь игровой потенциал обладает одним интересным свойством. Игровой потенциал, который в данном докладе описан очень приблизительно, на самом деле имеет очень сложный характер. [30]
Страницы: 1 2 3