Logo sq.boatexistence.com

Çfarë është vetia e mungesës së kujtesës?

Përmbajtje:

Çfarë është vetia e mungesës së kujtesës?
Çfarë është vetia e mungesës së kujtesës?

Video: Çfarë është vetia e mungesës së kujtesës?

Video: Çfarë është vetia e mungesës së kujtesës?
Video: Pse është e nevojshme marrja e vitaminës K, ja shenjat e mungesës së saj 2024, Korrik
Anonim

Në probabilitet dhe statistika, mungesa e kujtesës është një veti e shpërndarjeve të caktuara të probabilitetit. Zakonisht i referohet rasteve kur shpërndarja e një "kohë pritjeje" deri në një ngjarje të caktuar nuk varet nga sa kohë ka kaluar tashmë.

Çfarë do të thotë pronë pa kujtesë?

Vetësia pa memorie (e quajtur edhe vetia e harresës) do të thotë që një shpërndarje e caktuar probabiliteti është e pavarur nga historia e saj … Nëse një shpërndarje probabiliteti ka vetinë pa kujtesë, gjasat që diçka të ndodhë në të ardhmen nuk ka asnjë lidhje nëse ka ndodhur apo jo në të kaluarën.

Cila është vetia pa kujtesë e shpërndarjes eksponenciale?

Shpërndarja eksponenciale është pa kujtesë sepse e kaluara nuk ka asnjë ndikim në sjelljen e saj në të ardhmen. Çdo çast është si fillimi i një periudhe të re të rastësishme, e cila ka të njëjtën shpërndarje, pavarësisht se sa kohë ka kaluar tashmë.

Si e vërtetoni mungesën e kujtesës?

Një ndryshore gjeometrike e rastësishme X ka veçorinë pa memorie nëse për të gjithë numrat e plotë jonegativë s dhe t, vlen relacioni i mëposhtëm. Funksioni i masës së probabilitetit për një ndryshore gjeometrike të rastësishme X është f(x)=p(1−p)x Probabiliteti që X të jetë më i madh ose i barabartë me x është P(X≥x)=(1−p)x.

Cila është vetia e pakujtuar e zinxhirit Markov?

proceset e rastësishme janë koleksione variablash të rastësishëm, shpesh të indeksuar me kalimin e kohës (indekset shpesh përfaqësojnë kohën diskrete ose të vazhdueshme) për një proces të rastësishëm, vetia Markov thotë që, duke pasur parasysh të tashmen, probabiliteti i e ardhmja është e pavarur nga e kaluara (kjo veti quhet gjithashtu "veti pa memorie")

Recommended: