thông lượng của mạng ngẫu nhiên 1

... thu : 17 𝑋 𝑌 10 11 360 300 240 12 13 14 15 𝑃 18 0 12 0 60 0.05 10 400 340 280 220 16 0 10 0 0 .10 11 440 380 320 260 200 0 .15 12 480 420 360 300 0.25 13 520 460 400 0.20 14 560 500 0 .15 600 0 .10 15 Từ ... 1: MỘT ĐIỀU TRA KHOA HỌC LUẬN VỀ BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ PHÂN BỐ NHỊ THỨC 11 1. 1 Biến ngẫu nhiên quy luật nghiên cứu biến ngẫu nhiên 11 1. 2 Vai trò biến ngẫu nhiên XS - TK 15 ... chỉnh tượng ngẫu nhiên “biến ngẫu nhiên mơ hình tốn học cho tượng ngẫu nhiên Biến ngẫu nhiên (hay đại lượng ngẫu nhiên) đại lượng biến đổi phụ thuộc vào biến cố ngẫu nhiên Biến ngẫu nhiên nhận...

Ngày tải lên: 02/12/2015, 08:36

... sẻ trao đổi thông tin với Vũ Huy Cường- ĐT3- K49 13 Đánh giá thông lượng giao thức định tuyến mạng Ad hoc giống nút mạng Ad hoc Thông tin trao đổi mạng VANET bao gồm thông tin lưu lượng xe cộ, ... Đánh giá thông lượng giao thức định tuyến mạng Ad hoc Ad hoc có khả thực thay đổi cấu hình mạng khắc phục cố nút mạng thông qua thủ tục cấu hình lại mạng Ví dụ: Nếu nút mạng rời khỏi mạng gây ... VẼ Hình 1. 1 Mơ hình mô tả khái niệm mạng Ad hoc .9 Hình 1. 2 Ứng dụng cho các dịch vụ khẩn cấp có thiên tai 11 Hình 1. 3 Ứng dụng các hội nghị .12 Hình 1. 4 Ứng...

Ngày tải lên: 16/11/2012, 16:10

... Các giá trò đặc trưng biến ngẫu nhiên Các giá trò đặc trưng biến ngẫu nhiên Mode Median Kỳ vọng Phương sai XÁC SUẤT THỐNG KÊ Các giá trò đặc trưng biến ngẫu nhiên Mode Median Kỳ vọng Phương ... trưng biến ngẫu nhiên Mode Median Kỳ vọng Phương sai Kỳ vọng Ví dụ XÁC SUẤT THỐNG KÊ Các giá trò đặc trưng biến ngẫu nhiên Mode Median Kỳ vọng Phương sai Kỳ vọng Tính chất Tính chất (1) E(C) = ... trưng biến ngẫu nhiên Mode Median Kỳ vọng Phương sai Kỳ vọng Tính chất Tính chất (6) Nếu X bnnrr E(ϕ(X)) = ϕ(xi )pi = ϕ(x1 )p1 + + ϕ(xi )pi + i∈I Từ ta E(X2 ) = i∈I xi pi = x2 p1 + x2 p2...

Ngày tải lên: 10/04/2013, 10:47

... (0) (1) 0,06 + (0)( 2)0,04 + (1) (1) 0,30 + (1) ( 2)0,20 + + (2) (1) 0,24 + (2)(2)0 ,16 = 1, 82 Mặt khác E(X) = (0).0 ,10 + (1) .0,50 + (2).0,40 = 1, 30 E(Y) = (0).0,60 + (1) .0,40 = 1, 40 Do ®ã E(X).E(Y) = 1, 30 .1, 40 ... P(y) 1/ 8 2/8 2/8 1/ 8 2/8 1/ 8 1/ 8 4/8 2/8 P(x) 1/ 8 3/8 3/8 1/ 8 Ta cã Lê Văn Phong ‐ Trần Trọng Nguyên, ĐHKTQD 13 1 Chương 3. Các tham số đặc trưng của biến ngẫu nhiên 2 E ( XY ) = (0). (1) + (1) .( ... = 1, 2, 3,… 1 1 = + + + n 2 n =1 ∞ b ∑ p(x) = ∑ n = 1 =1 Tuy nhiên chuỗi tuyệt ®èi ∞ ∑ xi p(xi ) = ∑2 2n = 1 i =1 i =1 i =1 ∞ ∞ n kh«ng héi tơ Vì E(X) không tồn Thí dụ 4: Cho hµm sè f (x ) = A 1+ ...

Ngày tải lên: 08/04/2014, 18:22

... LƯỢNG BẰNG KHOẢNG TIN CẬY PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG BẰNG KHOẢNG TIN CẬY Khái niệm Ước lượng kỳ vọng toán biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn Ước lượng phương sai biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn Ước lượng ... SỐ CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN Giả sử biết quy luật phân phối xác suất biến ngẫu nhiên X song chưa biết tham số θ Vấn đề đặt phải xác định cách gần θ (ước lượng) Có phương pháp để ước lượng: Ước lượng ... ước lượng không chệch xác suất biến ngẫu nhiên gốc p E (S ) = σ ; E (S ∗2 ) = σ → S S ∗2 ước lượng không chệch σ Ước lượng khơng chệch Ví dụ Giả sử X ∼ N(µ,σ ) Lấy mẫu W=(X1 , , X6 ) X1 = X1 +...

Ngày tải lên: 13/05/2014, 22:19

... chẳng hạn [1] Ví dụ 1. 2 Cho không gian xác suất Xét biến ngẫu nhiên hàm tiêu IA tập A, nghĩa Ta có P(IA = 1) = P(A) P(IA = 0) = P( ) = - P(A) Vậy E(IA) = 1. P(A) + 0. [1 – P(A)] = P(A) Ví dụ 1. 3 Cho ... D(X) = Phương sai biến ngẫu nhiên dùng để đặc trưng cho mức độ phân tán giá trị biến ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình Đại lượng gọi độ lệch tiêu chuẩn biến ngẫu nhiên X Tính chất 2.2  ... biến ngẫu nhiên X có hàm mật độ Xác định kỳ vọng phương sai biến ngẫu nhiên Y = 2X2 Giải Ta có Từ Các số đặc trưng khác a Mômen gốc mômen trung tâm Định nghĩa 3 .1 i) Mômen gốc bậc k ( biến ngẫu nhiên...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... 3.5 Mod biến ngẫu nhiên X, ký hiệu xmod giá trị biến ngẫu nhiên mà phân phối đạt giá trị lớn Như X biến ngẫu nhiên rời rạc Mod gía trị mà xác suất tương ứng lớn Còn X biến ngẫu nhiên liên tục ... biến ngẫu nhiên X, kí hiệu xmed giá trị biến ngẫu nhiên mà giá trị hàm phân phối = Nói cách khác, xmed số trung vị P[X < xmed] > , nghĩa F(xmed) < P[X > xmed] Như vậy, Med điểm phân đôi khối lượng ... thành phần Với biến ngẫu nhiên X có điểm Med khoảng Med Ví dụ 3.7 Cho biến ngẫu nhiên X có hàm mật độ Xác định EX, xmod xmed Giải Ta có Do Hàm phân phối X nên f(x) đạt cực đại x =1 Vậy xmod = Dễ...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... Chapter - Maximum Web - 10 7 Chapter - Internet E-Mail - 12 0 Chapter - Participating in Usenet Newsgroups - 17 0 Chapter 10 - Windows Messenger, Games, and Such - 17 8 Chapter 11 - Online Conferencing ... Hardware - 287 Chapter 18 - Disaster Prevention and Recovery - 3 01 Chapter 19 - Updates, Maintenance, and Monitoring - 312 Chapter 20 - Managing Multiple Users - 326 Chapter 21 - Road Warrior Tools ... 800-434-2086 or fax 317 -5724005 For press review copies, author interviews, or other publicity information, please contact our Public Relations department at 317 -572- 316 8 or fax 317 -572- 416 8 For authorization...

Ngày tải lên: 19/10/2014, 09:25

... nhóm 10 người, X =1 (Nếu kết âm tính); X =1 (Nếu kết dương tính) p1 = P( X = 1) = (1 - 0 ,1) 10 = (0,9 )10 p2 = P ( X =11 ) =1 - p1 =1 - (0,9 )10 Ta có bảng phân bố xác suất: X P (0,9 )10 11 1- (0,9 )10 ... 1, 85 » 1, 36 Bài 1. 14 EX = 1, 85 ; VX » ,83 ; dx » 2,83 » 1, 68 Bài 1. 15 EX = 2,3 ; VX » , 01 ; dx » 2, 01 » 1, 42 Bài 1. 16 EX = 2,04; VX = 2,0 Bài 1. 17 EX= 48; VX = 28,8 ; Mod [X ] = 48 Bài 1. 18 EX ... 1. 2.3 Một số đặc trưng khác 1. 2.3 .1 Mod (Yếu vị) Định nghĩa 1. 11: Mốt (Mode) biến ngẫu nhiên X giá trị mà biến ngẫu nhiên X nhận với xác suất lớn Một biến ngẫu nhiên có nhiều Mod • Mod biến ngẫu...

Ngày tải lên: 31/10/2014, 18:29

... 18 04 17 81 1758 17 36 1. 3 17 14 16 91 1669 16 47 16 24 16 04 15 82 15 61 1539 15 18 1. 4 14 97 14 76 14 56 14 35 14 15 13 94 13 74 13 54 13 34 13 15 1. 5 12 95 12 76 12 57 12 38 12 19 12 00 11 32 11 63 11 45 11 27 1. 6 11 09 10 92 ... 90.5 312 95.0232 10 0.524 10 4. 215 11 2. 317 80 88 .13 03 96.5782 10 1.879 10 6.629 11 2.329 11 6.3 21 124.839 90 98.6499 10 7.565 11 3 .14 5 11 8 .13 6 12 4 .11 6 12 8.299 13 7.208 10 0 10 9 .14 1 11 8.498 12 4.342 12 9.5 61 135.807 ... 02 41 0235 0229 2.4 0224 0 219 0 213 0268 0203 019 8 019 4 018 9 018 4 018 0 2.5 017 5 017 1 016 7 016 3 015 8 015 4 015 1 014 7 014 3 013 9 2.6 013 6 013 2 012 9 012 6 012 2 011 9 011 6 011 3 011 0 010 7 2.7 010 4 010 1 0099...

Ngày tải lên: 21/09/2015, 09:00

Ngày tải lên: 24/04/2016, 12:03

... 18 04 17 81 1758 17 36 1. 3 17 14 16 91 1669 16 47 16 24 16 04 15 82 15 61 1539 15 18 1. 4 14 97 14 76 14 56 14 35 14 15 13 94 13 74 13 54 13 34 13 15 1. 5 12 95 12 76 12 57 12 38 12 19 12 00 11 32 11 63 11 45 11 27 1. 6 11 09 10 92 ... 90.5 312 95.0232 10 0.524 10 4. 215 11 2. 317 80 88 .13 03 96.5782 10 1.879 10 6.629 11 2.329 11 6.3 21 124.839 90 98.6499 10 7.565 11 3 .14 5 11 8 .13 6 12 4 .11 6 12 8.299 13 7.208 10 0 10 9 .14 1 11 8.498 12 4.342 12 9.5 61 135.807 ... 02 41 0235 0229 2.4 0224 0 219 0 213 0268 0203 019 8 019 4 018 9 018 4 018 0 2.5 017 5 017 1 016 7 016 3 015 8 015 4 015 1 014 7 014 3 013 9 2.6 013 6 013 2 012 9 012 6 012 2 011 9 011 6 011 3 011 0 010 7 2.7 010 4 010 1 0099...

Ngày tải lên: 19/09/2016, 21:38

... 1 Hàm xác suất: Diễn tả xác suất để X nhận giá trị x, X biến số ngẫu nhiên rời rạc 2 Phân phối xác suất: Thể tương quan giá trị X ... nhiều biến số ngẫu nhiên rời rạc:  Phân phối xác suất đồng thời  Phân phối xác suất lề  Phân phối xác suất có điều kiện  Đồng phương sai  Hệ số tương quan 6 Các phân phối xác suất thông dụng:...

Ngày tải lên: 25/08/2012, 20:39

... lượng Hao phí lượng  Phân bố lượng  B.Các nguồn lượng   Pin Nguồn lượng khác A Vấn đề quản lý lượng  Nguyên nhân quản lý lượng — — Nút mạng hoạt động nhờ lượng Nút mạng đặt ngồi mơi trường, ... sống nút mạng dài  Xây dựng chương trình mơ việc quản lý lượng WSN II MẠNG CẢM NHẬN KHƠNG DÂY 1. Khái niệm: Mạng cảm nhận khơng dây mạng sử dụng phương thức truyền nhận sóng Radio mà nút mạng tích ... thời gian nghỉ mạng cảm biến A Vấn đề quản lý lượng  Phân bố lượng    Bộ xử lý Radio Sensors ADC B.Các nguồn lượng • Nguồn lượng mặt trời Nguồn lượng rung động học Nguồn lượng từ pin… ...

Ngày tải lên: 08/11/2012, 14:16

... m (m/s) ~ Bảng 6 .1 18 24 u ~ σ u (m/s) 12 30 36 42 48 2,0 2,7 -2,2 -2,2 3,0 1, 7 -2,6 -1, 5 16 15 13 15 14 13 11 12 54 60 66 72 78 84 90 2,4 2,0 -2,6 -2,2 -0,8 0,4 0,3 13 13 11 11 Trên hình 6.4 ... ρ đại lượng ngẫu nhiên j U ( ρ ) − lát cắt trường ngẫu nhiên điểm N Tất công thức để xác định đặc trưng thống kê j j  trường ngẫu nhiên U ( ρ ) nhận từ công thức tương ứng trình ngẫu nhiênX ... Đối với q trình ngẫu σ , tính theo cơng nhiên có hàm tương quan (6.3.26), đại lượng thức (6.3. 41) , [16 ] − − 2α  σ D1 + 1k + k⊗  (6.3.42) x −2 ⊗ e + 2k   α⊗ e e  − 2α⊗ n 1 e Đ k = , ta nhận...

Ngày tải lên: 29/09/2013, 18:20

... 21 2β1n12 − β2 1 n12 + β2 1 1n13 + + β2 1 1n13 − β2 1 n14 − θ 21 12 α1n12 + θ 21 1 21n1 + θ 21 12 β1n13 − θ 21 1 21n12 + 25 (2.9) + 12 12 n12 − 12 γ 21 12 n1 − γ 21 12 12 n1 + γ 12 = 21 (2 .10 ) ... ) n1 12 − γ 21 = 21 (2.8) ⇔ ( α 2 12 n1 − γ 21 − β n1 1 + β2β1n12 ) n1 ( 1 − β1n1 ) − (θ n 1 − θ 21 1n12 − 12 n1 12 + γ 21 12 )( n1 12 − 12 ) = 21 ⇔ α2 12 α1n12 − α2 12 β1n13 − γ 21 2α1n1 + ... 12 = 21 (2 .11 ) Bằng cách đặt: A = −β 12 B = α2 12 1 − β2 1 1 − β2 1 1 −θ 21 12 1 ' C = α2 12 1 + γ ' 21 2 1 − β2 1 − θ 21 12 1 − θ 21 1 ' 21 + 12 12 D = γ 21 2 1 − θ 21 1 21 + 12 γ 21 12 ...

Ngày tải lên: 18/12/2013, 10:14

... A) nếu: 1) Miền xác định - đại số A 2) không âm - cộng tính 1. 1.2 Định lý: Nếu độ đo - hữu hạn tồn {Xn} {Xn} tăng đến UX n A cho = X à(Xn) < +, n n =1 1 .1. 3 Các tính chất độ đo 1) à() = ... < x1 < < xn = b Đặt = maxxi, xi = xi +1 - xi đoạn [xi, xi +1] (i = 0, 1, 2, …, n -1) ta chọn điểm i tuỳ ý lập tổng Riemann - Stieltjes σ = n 1 ∑ f (ξ ) ∆F(x ) , i =0 i i ®ã ∆F(xi) = F(xi +1) - ... liên tục , tức n à(An) 3 Đ2 Độ đo lebesgue - stieltjes 1. 2 .1 Hàm không giảm độ đo đờng thẳng 1. 2 .1 a) Định nghĩa Giả sử F: R1 R1 hàm số không giảm Ta biết hàm số nh tồn giới hạn phía: F(a...

Ngày tải lên: 18/12/2013, 15:19

... = x1n +1 p1 x n +1 p + + n r r n x1n p1 + + xrn pr x1 p1 + + xr pr 22 n +1 x1n +1 p1 ΕΧ n +1 lim lim n xr pr n lim = n→∞ n +…+ n→∞ n →∞ ΕΧ n x1 p1 + + xrn pr x1 p1 + + xr pr Suy = x1 + ... +1 = max{ x1 , x2 , , xr } n →∞ ΕΧ n x1 , x2 , , xr Khi lim Chứng minh Giả sử x1 = max{ x1 , x2 , , xr }, pi = P ( X = xi ) , i =1, 2,…,r Khi ®ã ΕΧ n +1 x1n +1 p1 + + xrn +1 pr = n ΕΧ n x1 p1 ... ( Χ < x1/α ) = F ( x1/α ) Sư dơng mƯnh ®Ị (2 .11 ) cho Χα suy EXα = [1- F(x1/α)]dx 21 Đặt x1/α = t suy x = tα , dx = αtα-1dt Khi x=0 ⇒ t=0 x → +∞ ⇒ t → +∞ EXα = [1 – F (t)]α.tα-1dt = α [1 – F (t)]tα-1dt...

Ngày tải lên: 19/12/2013, 15:01