Случайные Размещения

91

вероятностная схема, в к-рой пчастиц случайно размещаются в Nячейках. В наиболее простой схеме равновероятных размещений каждая из пчастиц независимо от других частиц может попасть в любую фиксированную ячейку с вероятностью 1/N. Пусть - число ячеек, в к-рых после такого размещения оказалось ровно rчастиц и пусть Производящая функция имеет следующий вид. Производящая функция (1) позволяет вычислять моменты и изучать асимптотич. Свойства распределений при n, Эти асимптотич. Свойства в значительной степени определяются поведением параметра - среднего числа частиц на одну ячейку. Если п, и то при фиксированных rи t где - символ Кронекера. Можно выделить пять различных типов областей, в к-рых асимптотич.

Поведение различны. Центральной областью наз. Такая область изменения п, для к-рой Область п, в к-рой наз. Правой r-областью. Правой промежуточной областью наз. Область изменения п, в к-рой Для левой r-областью наз. Область изменений п, для к-рой Левой промежуточной r-областью наз. Область, в к-рой Левые и левые промежуточные r-области для r=0,1 считают совпадающими с соответствующими 2-областями. В равновероятной схеме размещения в правой r-области имеет асимптотически пуассоновское распределение. В левой r-области имеет при также в пределе пуассоновское распределение. При r=0 и r=1 предельные пуассоновские распределения имеют и В левых и правых промежуточных r-областях имеют асимптотически нормальное распределение.

В центральной области доказана многомерная нормальная теорема для параметры предельного нормального распределения определяются асимптотич. Формулами (2) (см. [1]). Размещение, в к-ром пчастиц независимо друг от друга распределяются по N ячейкам и вероятность каждой из частиц попасть в j-ю ячейку равна 1, наз. Полиномиальным. Для полиномиального размещения также можно ввести центральную, правые и левые области изменений п, N и al, для к-рых доказаны предельные нормальные и пуассоновские теоремы (см. [1], [3]). Пользуясь этими теоремами, можно рассчитать мощность пустых ящиков критерия. Пусть имеются независимые случайные величины . ., каждая из к-рых имеет непрерывную функцию распределения F(х)(гипотеза H0).

Конкурирующая гипотеза Н 1 соответствует другой функции распределения F1(x). Точки выбирают так, чтобы F(zk)-F(zk-1)=l/N, k=1, . .,N. Критерий пустых ящиков строится на основе статистики равной числу полуинтервалов в к-рые не попало ни одного значения Критерии пустых ящиков определяется критич. Множеством >С, при к-ром гипотеза H0 отвергается. Поскольку имеет при основной гипотезе H0 распределение, определяемое равномерным размещением, а при конкурирующей гипотезе Н 1- распределение, определяемое полиномиальным размещением, то можно воспользоваться предельными теоремами для при расчете мощности этого критерия (см. [2]). В схеме размещения частиц комплектами предполагается, что частицы размещаются в Nячейках комплектами по тчастиц, причем частицы одного комплекта могут располагаться в ячейках только по одной, а расположения комплектов независимы.

Если все расположения комплектов равновероятны, а число комплектов то при ограниченных или слабо растущих тсохраняются свойства асимптотич. Нормальности и предельной пуассоновости случайных величин Возможны различные обобщения схем размещения (см. [1]), связанные с целым рядом комбинаторных задач теории вероятностей (случайные подстановки, отображения, деревья и т. П.). Лит.:[l] Колчин В. Ф., Севастьянов Б. Л., Чистяков В. П., Случайные размещения, М., 1976. [2] Севастьянов Б. А., лТруды ин-та прикладной математики Тбилисского ун-та.

Значения в других словарях
Случайное Событие

- любая комбинация исходов нек-рого опыта, имеющая определенную вероятность наступления. Пример 1. При бросании двух игральных костей каждый из 36 исходов опыта может быть представлен нарой (i, j), где i - число очков на верхней грани цервой кости, а j - на верхней грани второй. Событие лсумма выпавших очков равна 11. ..

Случайные И Псевдослучайные Числа

числа (или цифры ), последовательность появления к-рых обладает теми или иными статистич. Закономерностями (см. Вероятностей теория). Различают случайные числа (с. Ч.), генерируемые каким-либо стохастич. Устройством, и псевдослучайные числа (п. Ч.), конструируемые с помощью арифметич. Алгоритмов. При этом обычно (с большим или меньшим основанием) принимают, что полученная (или построенная) последовательность обладает комплексом частотных свойств, лтипичным. ..

Случайный Процесс

— функция 2-х аргументов X(t)= X(ω,t). — множество элементарных событий, — параметр, обычно интерпретируемый как время. Для каждого tX(ω,t) — функция только ω. И представляет собой случайную величину. Для фиксированного ω. X(ω,t) зависит только от t и есть функция одного вещественного аргумента. Такая функция называется реализацией С. П., рассматривается либо как совокупность случайных величин, зависящих от параметра t, либо как совокупность реализаций процесса. Для опреде..

Случайный Процесс Дифференцируемый

- случайный процесс X(t)такой, что существует предел называемый производной случайного процесса X(t);в зависимости от того, в каком смысле понимается этот предел, различают дифференцирование с вероятностью 1 и дифференцирование в среднем квадратичном. Условия дпфференцируемости в среднем квадратичном естественно выражаются в терминах корреляционной функции а именно Х'(t)существует тогда и только тогда, когда существует предел Случайный процесс, имеющий среднеквадратичную производную, являе..

Дополнительный поиск Случайные Размещения Случайные Размещения

Добавить комментарий
Комментарии
Комментариев пока нет

На нашем сайте Вы найдете значение "Случайные Размещения" в словаре Математическая энциклопедия, подробное описание, примеры использования, словосочетания с выражением Случайные Размещения, различные варианты толкований, скрытый смысл.

Первая буква "С". Общая длина 20 символа