Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Величина. являє собою ймовірність того, що X(t) знаходиться у момент часу t = t1 в інтервалі від х1 до х1 + dx1




(2.5)

являє собою ймовірність того, що X(t) знаходиться у момент часу t = t1 в інтервалі від х 1 до х 1 + dx1.

Прикладом випадкового процесу, що повністю характеризується одномірною щільністю ймовірності, є так званий " білий шум". Значення X(t) у цьому процесі, узяті у різні моменти часу t, цілковито незалежні одне від одного, як би близько не були вибрані ці моменти часу. Це означає, що крива "білого шуму" містить викиди, що затухають за нескінченно малі проміжки часу.

Функції F1(x, t) і w1(x, t) є простішими статистичними характеристиками випадкового процесу. Вони характеризують випадковий процес ізольовано в окремих його перерізах, не розкриваючи взаємного зв’язку між перерізами випадкового процесу, тобто між можливими значеннями випадкового процесу у різні моменти часу.

Знання цих функцій ще недостатньо для опису випадкового процесу у загальному випадку. Необхідно охарактеризувати також взаємний зв’язок випадкових величин у різні моменти часу.

Розглянемо тепер випадкові величини X(t1) і X(t2), що відносяться до двох різних моментів часу t1 і t2 спостереження випадкового процесу.

Ймовірність того, що X(t) буде не більше х 1 при t=t1 і не більше х 2 при t=t2, тобто

(2.6)

називають двомірною функцією розподілу (функцією розподілу другого порядку).

Якщо функція F2(x1, t1; x2, t2) має частинні похідні за х 1 і х 2 тобто:

, (2.7)

то функцію w2(x1, t1; x2, t2) називають двомірною щільністю ймовірності (щільністю ймовірності другого порядку) випадкового процесу.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 338; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.