SỰ NGẪU NHIÊN

Các định lý dưới đây sẽ cho ta các điều kiện đủ để tính chất martingale cũng như martingale dưới vẫn còn được bảo toàn khi thay thời điểm tất định
n bởi thời điểm dừng ngẫu nhiên và do đó có đẳng thức EXT = EX 0 .
Định lý 3.8. Cho ( Xn ) là martingale trên đối với F n . Cho T, S là hai th[r]

Cho đến nay ta mới chỉ xét các đại lượng ngẫu nhiên nhận giá trị thực. Bây giờ chúng ta xét cả các ĐLNN nhận giá trị phức. Việc này làm cho nhiều công thức trong lý thuyết quá trình dừng trở nên đơn giản hơn. Giả sử (Ω, F , P ) là không gian xác suất cơ bản. Ký hiệu L 2 (Ω, F , P ) là không g[r]

TRANG 4 CHƯƠNG 2: BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ KỲ VỌNG Biến ngẫu nhiên - Các dạng của biến ngẫu nhiên Phân phối đồng thời của các biến ngẫu nhiên Kỳ vọng Phương sai Hiệp phương sai và hệ số tương [r]

TRANG 1 CHƯƠNG 2: BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ KỲ VỌNG Biến ngẫu nhiên - Các dạng của biến ngẫu nhiên Phân phối đồng thời của các biến ngẫu nhiên Kỳ vọng Phương sai Hiệp phương sai và hệ số tương [r]

Cũng như trong trường hợp thời gian rời rạc, việc xét xem trong trường hợp thời gian liên tục sự bảo toàn tính martingale qua phép thế thời gian ngẫu nhiên ra sao là một vấn đề quan trọng. Tacó kết quả sau đây có tên là Dood’s Stopping dl.

Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Bài 4: Biến ngẫu nhiên liên tục tìm hiểu biến ngẫu nhiên liên tục và hàm mật độ xác suất; biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn; biến ngẫu nhiên phân phối khi–bình phương; biến ngẫu nhiên phân phối student.

Quá trình ồn trắng và gắn liền với nó là khái niệm quá trình trung bình trượt trong trường hợp thời gian liên tục là gì? Quá trình ngẫu nhiên X ( t ) có thể coi như một hàm X : R → H xác định trên R lấy giá trị trên H , ở đó H là không gian Hilbert các ĐLNN có momen cấp 2 tức là H = L2 (Ω , A[r]

M Ô TẢ KHÁI NIỆM ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN – PHÂN LOẠI CÁC ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN ‰ _ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN _cịn gọi là _BIẾN NGẪU NHIÊN_ là một đại lượng tức là cân, đong, đo hoặc đếm được mà cĩ[r]

Tuy nhiên trong thực tế đặc biệt là trong các lĩnh vực kinh tế, thị trường chứng khoán, cơ học thống kê, khí tượng thuỷ văn... ta thường gặp các hệ ngẫu nhiên mà trong quá trình phát triển tương lai không chỉ phụ thuộc vào hiện tại mà còn phụ thuộc cả vào quá khứ nữa. Khi dự báo cho tương l[r]

Markov với không gian trạng thái E bất kỳ. Cho (E, A ) là một không gian đo. Quá trình ngẫu nhiên X t được gọi là quá trình Markov nếu
P (X t + s ∈ A |F ≤ t ) = P (X t + s ∈ A |F t ).
Nghĩa là : Nếu ta biết trạng thái của hệ tại thời điểm hiện tại t thì mọi thông tin về hành vi của hệ tro[r]

Chudng II danh cho viec xay d^ng tich phán ngáu nhien udZ § dó u la ham ngau nhien con Z lá ¿9 do vecto ngau nhien on dJ.nh,aoi _'£.\in^_ tuy ỵTiet 1 trlnh bay d^nh nghia va cac tính ch[r]

M Ô TẢ KHÁI NIỆM ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN – PHÂN LOẠI CÁC ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN ‰ _ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN _cịn gọi là _BIẾN NGẪU NHIÊN_ là một đại lượng tức là cân, đong, đo hoặc đếm được mà cĩ[r]

QUỎ TRỠNH WIENER VÀ DI ĐỘNG NGẪU NHIỜN 2.1.1.THỜI GIAN CHỜ Trong phần tiếp theo, chỳng ta cần chỉ ra phõn phối của thời gian ngẫu nhiờn τ khi một di động ngẫu nhiờn đầu tiờn va chạm hoặc[r]

PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA
BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠCPHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA
BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠCPHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA
BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠCPHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA
BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠCPHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA
BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠCPHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA
BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠCPHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA
B[r]

PHÂN TÍCH ĐIỀU HOÀ QUÁ TRÌNH NGẪU NHIÊN DỪNG VÀ TRƯỜNG NGẪU NHIÊN ĐỒNG NHẤT
Đối với hàm không ngẫu nhiên, phân tích điều hoà được ứng dụng hết sức rộng rãi. Phân tích điều hoà là biểu diễn các hàm tuần hoàn dưới dạng chuỗi Fourier, còn hàm không t[r]

Biến ngẫu nhiên đều
Example
Xe buýt đến 1 trạm dừng A cứ 15 phút 1 lần bắt đầu từ 7h00 sáng, nghĩa là vào các thời điểm: 7h00, 7h15, 7h30, 7h45, . . . . Một hành khách đến trạm A tại thời điểm có phân phối đều từ 7h00 đến 7h30. Tính các xác suất sau:

[r]

Chương 2 trang bị cho người học kiến thức về đại lượng ngẫu nhiên, vectơ ngẫu nhiên. Nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Đại lượng ngẫu nhiên, các phương pháp mô tả đại lượng ngẫu nhiên, véc tơ ngẫu nhiên, hàm của một đại lượng ngẫu nhiên. Mời các bạn cùng tham khảo.

Ví dụ 2.2: đề bài giống bài trên điều kiện ngừng là bắn trúng thì ngừng hoặc bắn hết 20 viên thì ngừng
2. Hàm phân phối xác suất(rời rạc và liên tục):
• Định nghĩa 2.2: hàm phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên X là:

a) Một phép thử chỉ có hai kết quả đối lập nhau: một kết quả gọi là biến cố “thành công”, kí hiệu là T và kết quả thứ hai gọi là biến cố “thất bại”, kí hiệu là B. Xác suất p = P(T) gọi là xác suất thành công và xác suất q = P(B) = 1 − p gọi là xác suất thất bại.
b) Một phép thử Bécnuli được l[r]