Р(В)=рВ
Р(АВ)=рАВр1=рАВ р2=рА-рАВ
р3=рВ-рАВ
р4=1-рА-рВ+рАВ
Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Преобразования случайных величин
Содержание
- 1. Преобразования случайных величин
- 2. Слайд 2
- 3. Моделирование случайных событий ξξПопарно несовместны (A1, A2,…, An), P(Ai)=pi
- 4. Моделирование случайных событий3.
- 5. Моделирование случайных событий4.А и В – зависимые
- 6. Моделирование непрерывных случайных величинξ ~ p(x) на (a,b)
- 7. Моделирование непрерывных случайных величинТеорема 2: Сл.в.ξ, удовлетворяющая
- 8. Доказательство теоремы 2
- 9. Преобразования случайных величинПример: Экспоненциальная случайная величина ξ определена на (0, ∞) с плотностью p(x)=a*exp(-ax)
- 10. Моделирование n-мерной случайной точки с независимыми координатамиКоординаты n-мерной сл. т. Q
- 11. Моделирование n-мерной случайной точки с независимыми
- 12. Моделирование n-мерной случайной точки с независимыми
- 13. Замена переменныхв В в В’ (х1, х2,…,хn)(y1, y2,…,yn)
- 14. Преобразования вида Пусть γ1 и γ2
- 15. Q(ξ, η) имеет плотность Применение полярных координат
- 16. Применение полярных координат
- 17. Якобиан =Применение полярных координат
- 18. Применение полярных координат
- 19. Моделирование нормальной случайной величиныПример: Смоделировать сл.в. ξ~N(0,1)
- 20. Слайд 20
- 21. Моделирование нормальной случайной величины
- 22. Моделирование нормальной случайной величины
- 23. Метод суперпозицииCk>0P(η=k)=Ck
- 24. Метод суперпозиции
- 25. Метод суперпозиции
- 26. Преобразования вида P(γ
- 27. Преобразования вида ξ(n)=-ln(γ1γ2…γn)
- 28. Преобразования вида γ1
- 29. Приближенное моделирование нормального распределениядля n=12
- 30. Методы отбора, если QЄB
- 31. Методы отбораξ=η, если η∈(a`,b`)
- 32. Методы отбора
- 33. Метод Неймана
- 34. Метод НейманаСл.в. ξ, определенная условием ξ=ξ′, если η’
- 35. Метод Неймана
- 36. Метод Неймана
- 37. Скачать презентанцию
Моделирование случайных событий ξξПопарно несовместны (A1, A2,…, An), P(Ai)=pi
Слайды и текст этой презентации
Слайд 5Моделирование случайных событий
4.
А и В – зависимые
совместные события
Р(А)=рА
Слайд 7Моделирование непрерывных случайных величин
Теорема 2: Сл.в.ξ, удовлетворяющая уравнению
F(ξ)=γ, (2)
имеет плотность распределения p(x).
Доказательство: т.к. функция F(x) строго возрастает в интервале (a,b) от F(a)=0 до F(b)=1, то уравнение (2) имеет единственный корень при каждом γ.
Слайд 9Преобразования случайных величин
Пример: Экспоненциальная случайная величина ξ
определена на (0,
∞) с плотностью
p(x)=a*exp(-ax)
Слайд 10Моделирование n-мерной случайной точки
с независимыми координатами
Координаты n-мерной сл. т.
Слайд 11Моделирование n-мерной случайной точки
с независимыми координатами
Плотность вероятностей т. Q
постоянна в П:
Пример: Сл.т. Q в декартовых координатах (ξ1,ξ2) р.р.
в прямоугольнике П
Слайд 12Моделирование n-мерной случайной точки
с независимыми координатами
Следовательно, ξ1 и ξ2
равномерно распределены в интервалах (a1,b1), (a2,b2). И эти координаты
независимы. ТогдаТогда
Слайд 14Преобразования вида
Пусть γ1 и γ2 -
два независимых случайных числа.
Могут существовать функции
g(x,y) такие, что случайная величина g(γ1,γ2)
имеет функцию распределения F(x)
