Коэффициент корреляции между потоками исходов события X и события Y равен нулю. Поэтому, если бы имела место стохастическая независимость, то можно было бы ожидать, что вероятность Х = 0 и Y = 3 будет равна (6/27) (8/27) = 0,222 0,0658 = 0,0658. Вместо этого, эта вероятность равняется нулю, подтверждая тем самым принятую теорему условных вероятностей о том, что совместные плотности не могут быть получены из безусловных плотностей компонентов. [c.138]
Теория условной вероятности [c.155]
Но теория условных вероятностей, опирающаяся на корреляцию, говорит нам, что здесь мы не можем пользоваться коэффициентом корреляции всего потока (он, как мы знаем, равен 0,333). Вместо этого мы должны использовать коэффициент корреляции только тех исходов, где и X, и Y отрицательны. Поэтому, беря только те отрезки потоков исходов, где они оба отрицательны, получаем [c.157]
Назван по теореме Байеса (из теории вероятностей), занимающей центральную роль в данной концепции. Она гласит условная вероятность события А, если известно, что событие В уже наступило (обозначается Р (А В)), равна условной вероятности Л, если известно, что событие А наступило, помноженной на отношение безусловных вероятностей А к В [c.27]
Здесь символ ln(t)] означает целую часть числа п (t). Вычислим теперь условную вероятность, входящую в формулу (10). Используя теорему умножения вероятностей, имеем [c.170]
Уже представленную ранее теорему Байеса об условной вероятности и принято использовать для внесения изменений, соответствующих результатам экспериментов. [c.91]
Чтобы выявить логический принцип для установления нового веса утверждения Hlt используем теорему Байеса следующим образом. Пусть h означает сообщение выпал герб" , a t — сообщение выпала решетка" . Если предположить на мгновение, что на самом деле не накрыта монета, то условная вероятность события h для большинства лю- [c.57]
В маркетинговой практической деятельности фирмы зачастую приходится сравнивать затраты на получение частичной (неполной) информации и затраты на получение дополнительной новой информации для принятия более качественного решения. Менеджер (ЛПР) должен оценить, насколько выгода, получаемая от дополнительной информации, покрывает затраты на ее получение. В данном случае может быть применена теория принятия решений Байеса. Исходными данными являются априорные вероятности P(Sk) и условные вероятности P(Z Sk) появления рыночного состояния Z при условии, что предположено появление состояния 5А. При получении новой информации вычисляются ожидаемые полезности каждой стратегии, а затем выбирается стратегия с максимальным значением ожидаемой полезности. С помощью новой информации ЛПР может исправлять априорные вероятности P(Sk), а это очень важно при принятии решений. [c.187]
Независимость событий. Событие А не зависит от В с точки зрения теории вероятностей, если условная вероятность события А равна его безусловной вероятности Рв(А) = Р(А). В таком случае Р(АВ) = Рв(А) -Р(В) = Р(А) -Р(В). Тогда и [c.29]
IV. Причинно-следственные модели позволяют объяснить происхождение и оценить потери при осуществлении бизнес-процессов с помощью методов теории вероятностей. Основой такого подхода является то, что причины и следствия связаны условными вероятностями. Расчет потерь производится на основе формулы Байеса [12]. [c.446]
Сетевыми методами планирования и управления условно называются методы планирования, основывающиеся на теории графов и теории вероятностей. Теория графов представляет собой учение о геометрических схемах, называемых графами. Прикладное значе- [c.133]
Условное математическое ожидание можно рассматривать как оператор проектирования в пространстве случайных величин. С другой стороны, с каждой случайной величиной можно связать оператор умножения на эту величину. Эти обстоятельства дают возможность распространить ряд понятий теории вероятностей на теорию линейных операторов в сепарабельном гильбертовом пространстве. [c.15]
Следует подчеркнуть, что введенное понятие дисциплина имеет условный характер, так как в цитируемой работе оно включает, во-первых, различные теории (например, теория вероятностей, теория графов и др.), во-вторых, методы (имитационного моделирования, экономического прогнозирования и др.), в-третьих, различные виды анализа и учета (функциональный анализ, бухгалтерский учет и др.). Не умаляя значимости обобщений, сделанных В. И. Сергеевым, считаем, что такой диапазон дисциплин может стать основой не только логистики, но и нескольких научных направлений. [c.41]
Замечание. Следуя общему духу теории вероятностей, рассматривающей, как правило, выполнение тех или иных свойств не "для каждого о J1" а лишь "для почти всех и> 6 fi" данное выше определение обобщенного условного математического ожидания легко переформулировать [c.117]
Условное математическое ожидание при каждом у удовлетворяет тем же условиям Е1)-ЕЗ), что и обычное математическое ожидание. В прикладных областях теории вероятностей h(y) называют функцией регрессии х на у. Если у h(y) в качестве аргумента взять случайный вектор у, то получим случайный вектор h(y), называемый условным математическим ожиданием х при условии у и обозначаемый Е(х у). Перечислим его основные свойства. [c.517]
Вновь, пусть ломаная линия ЛВС условно изображает движение котировок ценной бумаги. Точка Л —локальный максимум цены на рассматриваемом интервале, В — минимум, а С — соответственно текущее значение цены. Видно, что цены упали с максимума А, тр минимума Бив настоящий момент находятся в стадии корректирующего движения. Расстояние по вертикали между максимумом и минимумом, т.е. между точками А и В, как и в случае роста, зовется рыночным размахом. Считая величину этого размаха равной 100%, можно ожидать продолжения коррекционного роста до уровней 38,2 и 61,8%. Наиболее вероятный уровень коррекции имеет смысл определять, привлекая дополнительные соображения, например уже упомянутую теорию Эллиотта. [c.336]
Так как одна цена, даже средняя и определенная самым лучшим способом все равно является достаточно условной величиной, то более оправданно говорить об интервале цен, отражающих инвестиционные предпочтения активных участников рынка. С точки зрения теории вероятностей интервал ласт границы для нахождения наиболее вероятного диапазона цен, а средняя - центр интервала. [c.179]
При оценке совместных вероятностей вы, возможно, захотите смоделировать кривые, образуемые значениями строк и столбцов таблицы, с помощью какого-нибудь математического процесса. Возможно, что при оценке совместных вероятностей или коэффициентов корреляции, введенных совместными распределениями изложенной здесь Теории Условной Вероятности, пригодится какая-нибудь разновидность регрессионного анализа, нейронных сетей или другого аппарата. Это поистине широко открытая область приложений. В главе 4 Математики управления капиталом рассказано о моделировании распределения одной случайной величины с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Этот метод можно также использовать для моделирования строк и столбцов таблицы совместных вероятностей. Тем, кто заинтересован в развитии сходных методов, следует изучить кривые Пирсона, а также Байесову статистику. Для этого рекомендую прочитать Прикладную теорию статистических решений Говарда Райффы и Роберта Шлайфера (изд-во Гарвардского университета, Бостон, 1961 г.) и Адаптивные процессы управления Ричарда Беллмана (изд-во Принстонского университета, Принстон, 1961 г.). [c.168]
С другой стороны, используя элементарные понятия курса теории вероятностей можно показать, что если реализовалась случайная величина xt (в нашем случае величина эта эквивалентна относительной мощности соответствующего малого подынтервала), то условная вероятность ее реализации выше любой другой реализации. Поэтому для прогноза ожидаемой реализации на четвертый период наряду с величиной (х, +Х2 + 3)/3 с достаточным для вычислений уровнем доверия можно использовать и величину ys = (2х, +х3)/3, где неявным образом предполагается, что во втором периоде вместо Х2 была реализована величинах,. [c.157]
Прошкалировав суждения принимающего решения лица в таком виде, чтобы можно было использовать аппарат теории вероятностей, посмотрим теперь, какие указания дает нам этот аппарат для корректировки суждений по мере приобретения нового опыта. Нам нужно иметь логически непротиворечивую схему для пересмотра суждений в свете новых данных, или теорию согласованного обучения . Мы начнем с основной теоремы теории вероятностей, которая связывает вероятность совместного наступления событий А и В с их условными вероятностями [c.55]
Основная трудность принятия решений в условиях неопределенности сводится к невозможности прогноза или оценки вероятности наступления конкретных событий во внешней среде. Эта особенное применение математических моделей, характерных для условий определенности. Выбор альтернатив осуществляется с помощью количественных и качественных методов. В основе условно количествен] первых, теория полезности , во-вторых, приведение ситуации неопределенности к ситуациям адекватных способов принятия решения. К качественным методам относится использование так назь подхода , основанного на опыте, знаниях, интуиции руководителя. [c.134]
Инструментальный подход Фридмена имеет большое значение, когда речь идет об абстрактной теории и возникает проблема эмпирической содержательности и практической значимости исходных предпосылок. Так, гипотеза рациональности в рамках подхода Фридмена может уже рассматриваться не как характеристика существенных черт поведения человека, а как условная конструкция — модель, облегчающая выполнение цели получения прогнозов. Конечно, остается вопрос о том, что такое прогноз и что следует прогнозировать, и здесь возможны существенные расхождения от фридмёновского представления о прогнозе как о вероятном значении конкретных статистических показателей до трактовки неоавстрийцами прогноза как наиболее вероятного направления развития событий. [c.751]
Первая касается неопределенности. Предполагается, что все будущие состояния природы могут быть идентифицированы исчерпывающим образом, может быть также определена их вероятность, с которой они происходят. Это предположение сводит модель к случаю страхуемого риска (именно такую защитную функцию выполняет срочный условно-случайный контракт), и исключает полную неопределенность, которую, наоборот, предполагает посткейнсианская макроэкономическая теория. [c.279]
Смотреть страницы где упоминается термин Теория условной вероятности
: [c.38] [c.6] [c.525] [c.531] [c.263] [c.399]Смотреть главы в:
Новый подход к управлению капиталом -> Теория условной вероятности