Прогнозирование с учетом фактора старения информации
Категория реферата: Рефераты по кибернетике
Теги реферата: требования к реферату реферат на тему украина, скачать дипломную работу на тему
Добавил(а) на сайт: Екатерина.
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | Следующая страница реферата
С помощью формулы обращения, плотность распределения случайной величины Г определяется следующим образом
[pic], (2,15) где [pic] - модифицированная функция Бесселя третьего порядка.
На продолжительность существования полезной для прогноза информации оказывает влияние колебание (изменение) цен на товары и услуги, динамика бюджета потребителя, изменение объема спроса на товар и других в общем случае ограниченного числа факторов.
В связи с этим представляется целесообразным при формировании математической модели старения информации использовать теоретико- вероятностную схему формирования законов распределения микроэкономических показателей как сумм небольшого случайного числа случайных величин.
К первым работам о суммах случайного числа случайных слагаемых
относятся работы А.Н. Колмогорова и Ю.В. Прохорова, Вальда, Вольфовица и
др. В основном в этих работах представлены результаты, касающиеся моментов
для рассматриваемых сумм (теоремы вальдовского типа) и вопросы теории
предельных распределений. В ряде работ (В.М. Круглов, Д. Саас и др.) для
сумм случайного числа случайных слагаемых доказан ряд теорем, в которых
предполагается существование предельных распределений случайного числа
случайных слагаемых и при соответствующих дополнительных условиях
утверждается существование предельного (в некоторых случаях нормального)
распределения для сумм случайного числа случайных слагаемых. Такого рода
теоремы в теории предельных распределений для сумм случайного числа
случайных величин называются теоремами переноса. Полученные результаты
(теоремы вальдовского типа и теоремы переноса) хотя важны для разнообразных
применений, но в основном для рассматриваемого вопроса имеют ограниченный
интерес.
Решение практических задач анализа и прогнозирования времени существования полезной информации в микроэкономике требует применения методов построения непредельных распределений сумм случайного числа случайных величин, нахождения их квантильных функций и оценки с их помощью предпрогнозного фона.
Основываясь на свойствах характеристической функции
[pic] (2.16) и используя ее основные свойства, приведем некоторые результаты, касающиеся законов распределения для сумм
[pic] n первых случайных величин из бесконечной последовательности
[pic] где само число слагаемых n есть случайная величина. В дальнейшем r будем обозначать случайную величину, способную принимать неотрицательные значения в зависимости от схематизации стохастического эксперимента
[pic]
Вероятность события заключающуюся в том, что [pic] , обозначим
[pic]
Кроме того будем предполагать, что случайные величины [pic]
независимы, одинаково распределены и независимы от случайной величины п.
Будем также предполагать существование математических ожиданий
[pic] и [pic] (2.17)
Функция распределения [pic] суммы случайного числа n случайных величин
Хi, на основании мультипликативного свойства характеристической функции
определяется характеристической функцией
[pic], (2.18) где [pic] характеристическая функция случайной величины Х.
С помощью формулы обращения запишем формулу для плотности распределения [pic]
[pic] (2.19)
Конечность выражения
[pic] гарантирует замену порядка суммирования и интегрирования, следовательно
[pic] (2.20)
В силу мультипликативности свойства функции (2.16) и теоремы единственности
[pic] (2.21) где [pic] - плотность распределения сумм n случайных величин Xi/
Таким образом, плотность непредельного распределения случайного числа случайных величин представляет собой смесь распределений с плотностью fn(x) вероятность появления которых в случайной выборке (удельный вес наблюдений в общей генеральной совокупности) равна Рn. Следует заметить, что такого рода комбинации распределений удобны в методологическом плане и могут найти применение в прикладной статистике при анализе генеральных совокупностей, объединяющих в себе несколько подсовокупностей, каждая из которых, в определенном смысле, однородна и описывается основным модельным распределением, например, нормальным, экспоненциальным и т.д. В рассматриваемой проблеме подсовокупности могут описывать статистику промежутков между квантами информации.
Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: поняття реферат, тезис.
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | Следующая страница реферата