NEW
Font size
WorksheetsГеометриялық үлестірім және Пуассон формуласы
Total questions: 33
Worksheet time: 17mins
Тәуелсіз сынақтардың кездейсоқ саны р ықтималдығымен неге тең?
ν = 1-ге
ν = 2-ге
ν=k-ға
M[ν]=mx=(1-p)/p
D[ν] = (1-p)/p2
Тәуелсіз сынақтардың саны (1-р)р ықтималдығымен неге тең?
ν = 2-ге
ν = 1-ге
ν=k-ға
M[ν]=mx=(1-p)/p
D[ν] = (1-p)/p2
Тәуелсіз сынақтардың кездейсоқ саны жалпы алғанда неге тең?
P{ν=k}=(1-p)k-1p=pk, ν=k-ға
ν = 1-ге
ν=k-ға
M[ν]=mx=(1-p)/p
D[ν] = (1-p)/p2
Геометриялық үлестірімнің математикалық үміті неге тең?
M[ν]=mx=(1-p)/p
P{ν=k}=(1-p)k-1p
D[ν] = (1-p)/p2
ν=k-ға
ν = 2-ге
Геометриялық үлестірімнің дисперсиясы неге тең?
D[ν] = (1-p)/p2
ν=k-ға
M[ν]=mx=(1-p)/p
ν = 2-ге
P{ν=k}=(1-p)k-1p
Геометриялық үлестірімді ν кездейсоқ шамасын модельдеу формуласы?
ν = [lnξ/ln(1-p)]
D[ν] = (1-p)/p2
хj = Ц[lnz/ln(1-p)]+1
P{ν=k}=(1-p)k-1p
Геометриялық үлестірімді ν кездейсоқ шамасының хj нақтыламасын есептеу формуласы?
хj = Ц[lnz/ln(1-p)]+1
ν = [lnξ/ln(1-p)]
D[ν] = (1-p)/p2
P{ν=k}=(1-p)k-1p
Пуассон формуласы
D[ν] = (1-p)/p2
P{ν=k}=(1-p)k-1p
хj = Ц[lnz/ln(1-p)]+1
ν = [lnξ/ln(1-p)]
Пуассон үлестірімі қандай оқиғалар пайда болу заңы?
сирек әр қайсысы кез-келген мезгілде орындалатын
кез-келген мезгілде орындалатын оқиғалар саны
бүтін санды k мәнін қабылдау ықтималдығы
P{ν=k}=(1-p)k-1p
Пуассон үлестірімі немен сипатталады?
кез-келген мезгілде орындалатын оқиғалар санымен
бүтін санды k мәнін қабылдау ықтималдығымен
сирек орындалатын оқиғалар санымен
P{ν=k}=(1-p)k-1p
Пуассон формуласымен не анықталады?
бүтін санды k мәнін қабылдау ықтималдығы
кез-келген мезгілде орындалатын оқиғалар
сирек орындалатын оқиғалар саны
P{ν=k}=(1-p)k-1p
Пуассон үлестірімі математикалық үміті?
M[ν]=mx=(1-p)/p
D[ν] = (1-p)/p2
Пуассон үлестірімі дисперсиясы?
M[ν]=mx=(1-p)/p
D[ν] = (1-p)/p2
Әрбір серияның ішінде өткізілетін сынақ саны неге тең?
M[ν]=mx=(1-p)/p
D[ν] = (1-p)/p2
Кездейсоқ процестерді моделдеудің мағынасы?
Кездейсоқ шамалардың тізбегі анықталады
Кездейсоқ сан анықталады
0 мен 1 интервалына тиісті сан есептеледі
0 мен 1 интервалына тиісті сан генерацияланады
Псевдокездейсоқ сандар анықталады
Кездейсоқ шамаларды генерациялау әдісін көрсетіңіз:
Мультипликативті
Ассоциативті
Комульятивті
Стохастикалық
Үздіксіз
Көпөлшемді кездейсоқ шаманың біріне бірі тәуелді нақтыламаларын есептеу
f(x1, x2, …, xn) = f1(x1)f2(x2/x1), …, fn(xn /x1... xn-1)
ηi = F-1(ξi), i = 1, 2, …, n
fmzn+1 ≤ fn(x1, x2, …,xn) шартын тексеру керек
Көпөлшемді кездейсоқ шаманы модельдеу Дж. Нейманның "шығарып тастау" әдісі
fmzn+1 ≤ fn(x1, x2, …,xn) шартын тексеру керек
ηi = F-1(ξi), i = 1, 2, …, n
f(x1, x2, …, xn) = f1(x1)f2(x2/x1), …, fn(xn /x1... xn-1)
Көпөлшемді кездейсоқ шаманы модельдеу моменттер әдісі
fmzn+1 ≤ fn(x1, x2, …,xn) шартын тексеру керек
ηi = F-1(ξi), i = 1, 2, …, n
f(x1, x2, …, xn) = f1(x1)f2(x2/x1), …, fn(xn /x1... xn-1)
Стационарлық емес кездейсоқ процесті каноникалық қылып жіктеу
Каноникалық жіктеу әдісімен модельдеу координаттық функциялары
Каноникалық жіктеу кездейсоқ шамасының дисперсиясы
Стационарлық емес η(t) кездейсоқ процесінің x(t) нақтымаларын есептейтін формула
Стационарлы кездейсоқ процестерінің нақтымаларын есептеу формуласы
Марковтық процестері деп қандай кездейсоқ процестерді айтады?
болжау үшін, процестердің қазіргі уақыттағы сипаттамаларын білу жеткілікті
кездейсоқ уақыт моменттерінде бірінен кейін бірі пайда болатын
екі, немес�� одан да көп оқиғалар болу ықтималдылығы, бір оқиғадан көп есе аз
интервалдың уақыт осінің қай жерінде орналасқанына тәуелді болмаса
уақыт интервалының 1-е түскен оқиғалар саны 2-е түскен оқиғаларға тәуелсіз
Оқиғалар ағыны деп қандай оқиғалар тізбегін айтады?
кездейсоқ уақыт моменттерінде бірінен кейін бірі пайда болатын
болжау үшін, процестердің қазіргі уақыттағы сипаттамаларын білу жеткілікті
екі, немесе одан да көп оқиғалар болу ықтималдылығы, бір оқиғадан көп есе аз
интервалдың уақыт осінің қай жерінде орналасқанына тәуелді болмаса
уақыт интервалының 1-е түскен оқиғалар саны 2-е түскен оқиғаларға тәуелсіз
Оқиғалар ағынының сыңарлық қасиеті болу үшін?
екі, немесе одан да көп оқиғалар болу ықтималдылығы, бір оқиғадан көп есе аз
кездейсоқ уақыт моменттерінде бірінен кейін бірі пайда болатын
болжау үшін, процестердің қазіргі уақыттағы сипаттамаларын білу жеткілікті
интервалдың уақыт осінің қай жерінде орналасқанына тәуелді болмаса
уақыт интервалының 1-е түскен оқиғалар саны 2-е түскен оқиғаларға тәуелсіз
Оқиғалар ағынының стационарлық қасиеті болады?
интервалдың уақыт осінің қай жерінде орналасқанына тәуелді болмаса
болжау үшін, процестердің қазіргі уақыттағы сипаттамаларын білу жеткілікті
екі, немесе одан да көп оқиғалар болу ықтималдылығы, бір оқиғадан көп есе аз
кездейсоқ уақыт моменттерінде бірінен кейін бірі пайда болатын
уақыт интервалының 1-е түскен оқиғалар саны 2-е түскен оқиғаларға тәуелсіз
Оқиғалар ағынының соңәрекетсіздік қасиеті болады?
уақыт интервалының 1-е түскен оқиғалар саны 2-е түскен оқиғаларға тәуелсіз
интервалдың уақыт осінің қай жерінде орналасқанына тәуелді болмаса
болжау үшін, процестердің қазіргі уақыттағы сипаттамаларын білу жеткілікті
екі, немесе одан да көп оқиғалар болу ықтималдылығы, бір оқиғадан көп есе аз
кездейсоқ уақыт моменттерінде бірінен кейін бірі пайда болатын
Марков тізбегіндегі кездейсоқ процесс t1, t2,... tn моменттерінде не бейнелейді?
кездейсоқ жағдайда өзінің бір Si күйінен екінші Sj күйіне көшу
векторлық кездейсоқ шаманың құраушыларының нақтыламалары
кездейсоқ t1, t2,... tn уақыт моменттерінің тізбегі ретінде
қабаттастырылған бірнеше біртекті ағындар түрінде
бірінен-бірі тәуелсіз және әр қайсысы өз себебімен өз мезгілінде
Оқиғалар ағынын (0, t) уақыт осінде қалай кескіндеуге болады?
кездейсоқ t1, t2,... tn уақыт моменттерінің тізбегі ретінде
кездейсоқ жағдайда өзінің бір Si күйінен екінші Sj күйіне көшу
қабаттастырылған бірнеше біртекті ағындар түрінде
бірінен-бірі тәуелсіз және әр қайсысы өз себебімен өз мезгілінде
векторлық кездейсоқ шаманың құраушыларының нақтыламалары
Оқиғалар арасында уақыт интервалдары жалпы жағдайда не болып табылады?
векторлық кездейсоқ шаманың құраушыларының нақтыламалары
кездейсоқ t1, t2,... tn уақыт моменттерінің тізбегі ретінде
бірінен-бірі тәуелсіз және әр қайсысы өз себебімен өз мезгілінде
кездейсоқ жағдайда өзінің бір Si күйінен екінші Sj күйіне көшу
қабаттастырылған бірнеше біртекті ағындар түрінде
Біртекті емес ағындарды қалай көрсетуге болады?
қабаттастырылған бірнеше біртекті ағындар түрінде
кездейсоқ t1, t2,... tn уақыт моменттерінің тізбегі ретінде
векторлық кездейсоқ шаманың құраушыларының нақтыламалары
бірінен-бірі тәуелсіз және әр қайсысы өз себебімен өз мезгілінде
кездейсоқ жағдайда өзінің бір Si күйінен екінші Sj күйіне көшу
