Точное значение - вероятность - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Для любого действия существует аналогичная и прямо противоположная правительственная программа. Законы Мерфи (еще...)

Точное значение - вероятность

Cтраница 2


Даже для локально неслучайного датчика, описанного в упр. Первую сумму в приведенной формуле для точного значения вероятности можно записать в виде S ( т, a, 6 - - k0m - с, k - / t0) - , S ( m, a, y fc0m - с, - k d, где функция S определена в упр.  [16]

Соответствующая контрольная комбинация позволяет вывести на экран верхнюю и нижнюю границы для вероятностей всех целей в виде набора вертикальных отрезков типа гистограммы. В большинстве случаев пользователь не пытается найти точные значения вероятностей для всех целей в модели. Как правило, ему хочется знать, какие утверждения являются истинными с наибольшей вероятностью или какой образ действия имеет бо льшую вероятность успеха. Время от времени пользователь может смотреть на эту гистограмму и решать, в какой момент он достиг удовлетворяющей его точности.  [17]

Но каковы шансы, что произойдет ошибка или же обучение в любом случае неадекватно получению корректных исходов. Действительно, такие шансы очень трудно оценить в терминах точных значений вероятностей, поскольку все зависит от типа задачи, поставленной перед экспертом. Сам метод определяется концепцией линейной сепарабельности, и это еще одно сочетание терминов, которое следует запомнить.  [18]

19 Сравнение граничных и точных значений вероятности ошибки для декодирования жестких решений для кода Голея ( 23 12. [19]

Видим, что нижняя граница очень свободная. При Рм - 10 - 5 нижняя граница отличается примерно на 2 дБ по сравнению с точным значением вероятности ошибки. Граница Чернова (8.1.90), которая использует распределения весов, также относительно плотная.  [20]

Однако метод вычисления весьма сложен и отсутствует вычислительный алгоритм, позволяющий рассчитать вероятность потери заявки каждого типа. Для расчета вероятности потери заявок высшего приоритета в работе [4.6] приводится рекуррентный вычислительный алгоритм, который позволяет получить точное значение вероятности потери заявок во всем диапазоне изменения параметров. Приближенная оценка вероятностей потери заявок в ограниченном диапазоне изменения параметров возможна также по приближенным формулам, приведенным в данном параграфе. Этим методом получена основная часть характеристик дисциплин диспетчеризации, которые приведены в данном параграфе.  [21]

Если критерии худшего случая удовлетворяются, то следует перейти к определению надежности элементов. Три указанные ниже категории данных ( одна или более из которых обычно отсутствует) могут быть объединены для получения точных значений вероятности отказов элементов. Число интегралов равно числу установленных параметров системы, а кратность каждого интеграла равна числу независимых переменных, определяющих рассматриваемый параметр системы.  [22]

Если критерии худшего случая удовлетворяются, то следует перейти к определению надежности элементов. Три указанные ниже категории данных ( одна или более из которых обычно отсутствует) могут быть объединены для получения точных значений вероятности отказов элементов. Число интегралов равно числу установленных параметров системы, а кратность каждого интеграла равна числу независимых переменных, определяющих рассматриваемый параметр системы.  [23]

Статистический критерий: данные состоят из сопоставимых отметок, соответствующих интервальной шкале измерения или более высоким шкалам, и предположение о нормальности исходного распределения сомнительно. Критическое значение: критическое значение не используется, поскольку путем перебора мы получим точное значение вероятности.  [24]

Обращаясь к минимаксным подходам, исследователи замечают, что ожидаемость наихудших сценариев может оказаться крайне низкой, и настраиваться на наихудший исход означает производить неоправданно высокие затраты и создавать необоснованные уровни всевозможных резервов. Компромиссным способом применения минимаксных подходов является использование метода Гурвица, когда два экстремальных сценария ( наихудший и наилучший) учитываются совместно, а в качестве веса в сценариях выступает параметр согласия /, уровень которого задается ЛПР. Существует модифицированный интервально-вероятностный метод Гурвица, который учитывает дополнительную информацию о соотношении вероятностей сценариев с учетом того, что точное значение сценарных вероятностей неизвестно.  [25]



Страницы:      1    2