Вероятность безотказной работы P(t) и вероятность отказа F(t) образуют полную группу событий [c.159]
Загрязнения окружающей среды отходами промышленных и бытовых предприятий (трубы, стоки, отвалы золы и шлаков и пр.) оказывают на здоровье человека не только прямое, но и косвенное влияние (эрозия почв, поражение флоры и фауны). Самоочищение среды от оказанных на нее вредных воздействий в значительной степени зависит от климатических особенностей местности. Поэтому несомненный интерес представляет оценка метеорологического потенциала атмосферы, определяющего возможности рассеяния и накопления загрязняющих ингредиентов как в приземном слое, так и на подстилающей поверхности. С этих позиций наиболее адекватным изучаемому явлению функциональным пространством является вероятностное, минимизирующее по сравнению с другими пространствами погрешности результатов. Поясним высказанное утверждение. Обычно концентрации примеси рассчитывают для каких-то мгновенных или усредненных метеорологических параметров. В первом случае получают результат именно для заданных мгновенных характеристик, вероятность совместной реализации которых, как правило, очень мала. Во втором случае — результат для усредненных за некоторый промежуток времени характеристик, которые могут никогда не иметь место в реальной атмосфере. Поэтому для решения задач поставленного класса надежнее исследовать перенос и турбулентную диффузию примеси в поле случайных скоростей, рассматривая реализации всех метеорологических комплексов как полную группу событий за интересуемый отрезок времени. [c.118]
Рассматривая возможные события как полную группу событий, необходимо определить действительные вероятности [pt(z)] возможных событий следующим образом [c.309]
Полная группа событий - это несколько событий, из которых в результате опыта непременно должно появиться хотя бы одно из них, например, выпадение герба или цифры при бросании монеты. [c.117]
Реализация конкретного полного варианта смешанного альтернативного проекта рассматривается как случайное событие, но, в отличие от чисто стохастических проектов, в данном случае имеется возможность определения групп полных вариантов, которые охватывают все стохастические исходы при определенном выборе направлений в контролируемых альтернативных событиях. Указанные стохастические исходы составляют (по терминологии теории вероятностей) полную группу событий. В связи с этим в смешанных сетях необходимо выделить структуры, называемые [1 ] совокупными вариантами, которые представляют собой результат комбинации решений в управляемых ситуациях — вершинах типа а, находящихся на взаимосвязанных стохастических траекториях развития моделируемого процесса. Взаимосвязь последних определяется наличием общей точки [c.8]
Теория управления рисками оперирует также с категорией, обратной по своей сущности риску. Этой категорией является шанс, который определяется как возможность благоприятного и (или) результата внедрения нововведения. Шанс и риск образуют полную группу событий [c.502]
Из представленных четырех формул пояснения требует только последняя — формула полной вероятности. Она описывает ситуацию, когда событие-следствие А может наступать совместно с несколькими событиями-причинами Bk, k=l, 2, 3,. .. При этом все события В образуют так называемую полную группу событий, и этот термин означает, что одно и только одно из таких событий обязательно наступит, а совместно с ним наступит и событие А. При подобном определении событий полной группы получается, что вероятность суммы событий-причин Bk равна единице, как вероятность достоверного события, т.е. [c.242]
Э — эмоциональная составляющая при оценке риска. С позиций математики (события, не зависимые друг от друга) шанс и риск образуют полную группу событий [c.140]
Имитация случайных событий. Пусть в результате эксперимента должно наступить одно из несовместимых событий А , А2,. .., АЬ. .., Аи, которые образуют полную группу событий, то есть [c.202]
Полная группа событий. События А и В составляют полную группу событий, если при реализации заданного комплекса условий непременно появится хотя бы одно из этих событий. Сумма всех таких событий есть событие достоверное [c.7]
Смоделируем полную группу событий i, С2, С3, С4 в двух испытаниях. Предварительно на единичном отрезке числовой оси (рис. 4.2) откладываем интервалы Д/ = P( f), i =1,4. [c.127]
S = (S,. .. S") - множество альтернативных ситуаций, дополняющих проблемную ситуацию S0 до полной группы событий ( Р,=1), где Р. — вероятность 1-го события. Ситуации из множества S являются независимыми (взаимоисключающими). Такое дополнение проблемной ситуации возможно в условиях [c.33]
Если в единичном опыте обязательно должно произойти одно из событий A-i, Л2,. . . , Л , то такая группа событий называется полной группой событий. Сумма вероятностей несовместных событий, образующих полную группу, равна единице [c.293]
Полная группа событий 293 [c.329]
События образуют полную группу, если во время опыта одно из них обязательно должно совершиться. [c.7]
Примеры 1. Партия разбраковывается на годные и дефектные изделия. Полную группу образуют следующие события взятое наугад изделие — годное, взятое наугад изделие — дефектное. [c.7]
При бросании монеты полную группу образуют события выпадение орла и выпадение решки . [c.7]
Два несовместных события, составляющие полную группу, называют противоположными. [c.7]
Пусть требуется определить вероятность некоторого события А, которое может произойти с одним из событий Н, HZ,..., H , образующих полную группу несовместных событий. [c.13]
Так как гипотезы Яь Я2,. .., Н образуют полную группу,. то событие А может появиться только в комбинации с какой-либо из них [c.14]
Так как рассматривается полная группа несовместных событий, то [c.16]
Предположим, что нам точно не известно, какой будет емкость рынка, но известны вероятности ее различных значений, образующих полную группу взаимоисключающих событий [c.518]
Следствие 1. Если события А, А , А ,. . . , А образуют полную группу несовместимых событий, то сумма их вероятностей равна единице [c.121]
Если два несовместимых события образуют полную группу, то они называются противоположными- событиями. [c.121]
Пусть требуется определить вероятность некоторого события А, которое может произойти вместе с одним из событий Н , Н , . . . , Нп, образующих полную группу несовместимых событий. Эти события называются гипотезами. Формула полной вероятности события А имеет вид [c.123]
Имеется полная группа несовместимых гипотез Н.., Н ,..., Н . Произведен опыт, в результате которого появилось некоторое событие А. Требуется определить, как следует изменить вероятности гипотез в связи с появлением этого события. Иными словами, требуется определить условную веро- [c.124]
Оценим вероятность результата гг при условии проведения эксперимента ех и значении переменной состояния х. Рассуждаем так. Вероятность того, что при получении окончательного удовлетворительного технического решения проведение дополнительного поиска варианта (эксперимент е приведет к отысканию нового более удовлетворительного (по сравнению с уже имеющимися), сравнительно невелика. Пусть р (zl вг, = 0,2, тогда р(гг е1, t) = 0,8, как вероятность событий входящих с p(z1 e1, вг) в полную группу. Остальные значения условных вероятностей результатов эксперимента ех определяются по симметрии р (Z E , 02) == 0,8 р (z2 e1( 02) = 0,2. [c.173]
Так как все четыре состояния составляют полную группу несовместных событий, можно определить средние затраты вагоно-часов на накопление для данного процесса, рассчитав вагоно-часы для каждого состояния отдельно и умножив на соответствующие вероятности. [c.88]
Когда возможные исходы сложного события образуют полную группу, т.е. при осуществлении этого события какой-либо один из исходов наверняка произойдет, то [c.46]
Противоположное событие. Два события Аи А (читается не А ) называются противоположными, если они составляют полную группу несовместных событий, т.е. удовлетворяют условию [c.7]
Если несовместные события составляют полную группу, т. е. [c.9]
Сумма вероятностей каждой строки равна единице, так как переходы образуют полную группу несовместных событий [c.44]
Моделирование случайных событий. Моделирование случайного события заключается в воспроизведении факта появления или непоявления случайного события в соответствии с заданной его вероятностью. Моделирование полной группы несовместных событий AI, AI. .... Ап, вероятности которых P(Aj) = Р , i = 1, п известны, можно свести к моделированию дискретной случайной величины Y, имеющей закон распределения [c.125]
Нетрудно заметить, что моделирование факта появления одного события А, имеющего вероятность Р(А), сводится к моделированию полной группы двух несовместных событий, т. е. противоположных событий с вероятностями Р(А) и Р(А ) = 1 - Р(А). [c.126]
Первый способ. На первом этапе моделирования определяют все возможные исходы появления совместных событий в испытании (находят полную группу несовместных событий и вычисляют их вероятности). На последующем этапе работ поступают так же, как и при моделировании полной группы несовместных событий. [c.127]
В случае полной группы событии А, А, . А сумма их пероятпооен р IB на единице- [c.190]