события, появление одного из них в данном опыте исключает возможность появления других, т.е. они не могут произойти одновременно в одном и том же опыте.
Определение 5
Несовместные события $A$ и $B$....
Например, при испытании оружия осечка и попадание в мишень являются событиями несовместными....
Это два несовместных случайных события, которые образуют полную группу....
Определение 9
Элементарные события. Это несовместные события, которые образуют полную группу....
Произведение несовместных событий $A$ и $B$ является невозможным событием $H$, то есть $A\cdot B=H$.
Рассмотрена связь статистических данных, управления, эффективности и риска на основе логико-вероятностной (ЛВ) теории риска с группами несовместных событий (ГНС). Выполнены систематизации и обобщения по ЛВ-моделям риска с ГНС в разных приложениях. Сделан акцент на логические основы теории риска, переход от базы данных к базе знаний. Описаны области приложений, достоинства, отличия, типы моделей и особенности ЛВ-теории риска с ГНС.
Теорема сложения вероятностей
Рассмотрим несовместные случайные события....
Поскольку события $A$ и $B$ несовместные, то событию $A+B$ благоприятствуют $m_{A} +m_{B} $ элементарных...
Вероятность суммы любого количества несовместных событий равняется сумме вероятностей этих событий....
Сумма вероятностей полной группы несовместных событий (сумма вероятностей всех элементарных событий)...
Если события $A$ и $B$ несовместны, то их произведение $A\cdot B$ является невозможным событием, вероятность
Дается краткое описание основных положений логико-вероятностной теории риска с группами несовместных событий, ее приложений и особенностей для проблемы моделирования и анализа риска в сложных системах в областях управления и эконометрики. Описывается основная идея -введение в статистическую табличную базу данных групп несовместных событий или конечных множеств, что позволяет получить систему логических уравнений или базу знаний, использовать логико-вероятностное исчисление и решать задачи риска, эффективности и управления.
формула оценки моды совокупности, рассчитанная путем подразделения диапазона выборки на равные подклассы, учитывая при этом, сколько наблюдений входит в каждый класс и выбирая центральную точку класса (или классов) с наибольшим количеством наблюдений.
функция, дающая для любой пары значений х, у вероятность того, что случайная величина Х будет меньше или равна х, а случайная величина Y- меньше или равна y.
каждая из границ, нижняя T₁ верхняя Т₂ для двустороннего доверительного интервала или граница Г для одностороннего интервала.
Возможность создать свои термины в разработке
Еще чуть-чуть и ты сможешь писать определения на платформе Автор24. Укажи почту и мы пришлем уведомление с обновлением ☺️
Включи камеру на своем телефоне и наведи на Qr-код.
Кампус Хаб бот откроется на устройстве
