- •1. Простір елементарних подій. Випадкові події, операції над ними.
- •2. Частотне та класичне означення ймовірності
- •3. Імовірності в дискретних просторах елементарних подій.
- •4.Геометричне означення ймовірності.Парадокс Бертрана.Задача Бюффона
- •5. Аксіоматичне означення імовірності. Властивості імовірностей
- •6.Умовні ймовірності.Приклади
- •7.Формула повної імовірності та формула Байєса.
- •8.Незалежні події
- •9. Дискретні випадкові величини. Їх характеристики.
- •11. Дисперсія випадкових величин. Властивості.
- •12. Коефіцієнт кореляції випадкових величин
- •14. Схема Бернулі. Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •16. Функція розподілу, щільність випадкових величин.
- •17. Рівномірний, показниковий та нормальний розподіли, їх характеристики.
- •18. Функції від неперервних випадкових величин
- •19. Багатовимірні розподіли.
- •20. Нерівність Чебишева
- •21. Типи збіжності випадкових величин
- •22. Генератриси, їх властивості.
- •24. Перша теорема Хелі
- •25. Друга Теорема Хеллі
- •26. Теорема неперервності
- •27. Теорема Пуассона
- •28. Закон великих чисел
- •29. Закон великих чисел. Теореми Чебишева та Маркова.
- •32. Дискретні ланцюги Маркова. Матриця перехідних ймовірностей.
- •Називається Ланцюгом Маркова
- •Рівність Чепмена-Колмогорова
- •33. Класифікація станів дискретного ланцюга Маркова
- •34. Рекурентні ланцюги Маркова.
- •36. Поняття випадкового процессу. Скінченновимірні розподіли випадкових процесів.
- •37. Процеси з незалежними приростами
- •38. Вінерівський процес (процес броунівського руху):
- •39.Пуассонівський процес
- •40. Процеси відновлення. Функція відновлення
- •42. Гіллясті процеси
- •43. Ланцюги Маркова з неперервним часом. Класифікація станів
- •44. Система диференціальних рівнянь Колмогорова для ланцюгів Маркова з неперервним часом.
43. Ланцюги Маркова з неперервним часом. Класифікація станів
(стани Л.М.)
Даний процес називається ―″―, якщо для , для будь-якої послідовності моментів часу < <…< , виконується ( ймовірність переходу стану з моментом часу )
однорідний Л.М.( залежить тільки від довжини проміжку часу)
― ймовірність переходу за час t
матриця буде стохастичною
1)
2)
Рівняння Чепмана-Колмогорова
// в сумі = t+S
// в матричному вигляді
(е в степені матриця)
B ― матриця інфінітизимальних характеристик
Класифікація станів
Для кожного стану і введемо , час знаходження в стані і:
Якщо поглинаючий стан
Якщо миттєвий стан
Якщо затримуючий стан
// (…)-?
44. Система диференціальних рівнянь Колмогорова для ланцюгів Маркова з неперервним часом.
(1)
пряма система диференціальних рівнянь Колмогорова
(2)
обернена система диференціальних рівнянь Колмогорова
- ергодичний розподіл; ;
Всі стани мають бути затримуючими, ланцюг – рекурентним.