- Stahuj zápisky z přednášek a ostatní studijní materiály
- Zapisuj si jen kvalitní vyučující (obsáhlá databáze referencí)
- Nastav si své předměty a buď stále v obraze
- Zapoj se svojí aktivitou do soutěže o ceny
- Založ si svůj profil, aby tě tví spolužáci mohli najít
- Najdi své přátele podle místa kde bydlíš nebo školy kterou studuješ
- Diskutuj ve skupinách o tématech, které tě zajímají
Studijní materiály
Hromadně přidat materiály
Stochastické modely - Kvasnička
EAE02E - Ekonomicko matematické metody II.
Hodnocení materiálu:
Zjednodušená ukázka:
Stáhnout celý tento materiálStochastické modely –úvod Definice stochastického procesu
X(t) = F(t,e)
e… náhodný jev
t… nenáhodná veličina (obvykle čas)
e = e0
Realizace náhodného procesu je nenáhodná funkce: F (t, e0) = x(t)
t = t0
Průsek stochastického procesu je náhodná veličina: F (t, e0) = X(t)
Charakteristiky stochastických procesů Střední hodnota=střední hodnotě odpovídajícího průseku
Rozptyl =rozptylu odpovídajícího průseku
Pulsace=centrovaný stochastický proces
Korelační funkce
Normovaná korelační funkce=korelační koeficient
Průsek a realizace stochastického procesu realizace průsek Bernoulliho posloupnost n…počet nezávislých pokusů celkem
k…počet pokusů při nichž nastane jev A
p… pravděpodobnost, že nastane jev A
q=1-p…pravděpodobnost, že jev A nenastane
Pravděpodobnost, že se jev A uskuteční právě k-krát je: Bernoulliho posloupnost –příklad Vypočítejte pravděpodobnost, že při 3 hodech kostkou padne alespoň jedna šestka.
p=1/6
p…pravděpodobnost, že padne šestka při jednotlivém hodu
q…pravděpodobnost, že nepadne šestka
Budeme sčítat pravděpodobnosti, že padne 1, 2 nebo 3 šestky.
q=1-1/6=5/6
n=3
k>=1
Bernoulliho posloupnost –příklad Poissonův proces Čítací (diskrétní) proces, který zkoumá počet určitých jevů v daném intervalu.
Pravděpodobnost, že nastane alespoň jedna událost v čase x.
Distribuční funkce pro intervaly po sobě jdoucích událostí je exponenciální.
Xn…čas, který uplyne mezi (n-1) výskytem a n-tým výskytem
e… základ přirozeného logaritmu
λ...intenzita Poissonova procesu Časový interval 0 x S1
okamžik první události S2
S4
S3
S5
X1 X2 Xn Xn 0 x Událost nenastala Vlastnosti homogenního Poissonova procesu (elementární proces) Stacionarita (homogenita)
Nezávislé přírůstky (beznáslednost)
Ordinarita Výpočty pravděpodobností Pravděpodobnost, že v čase t nastane nejvýše k-1 událostí
Pravděpodobnost
Vloženo: 26.04.2009
Velikost: 371,00 kB
Komentáře
Tento materiál neobsahuje žádné komentáře.
Copyright 2025 unium.cz
