Разрывы в шкале вероятностей. Интервальный анализ Об интервальной арифметике для вписанных интервалов и средних значений.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Тема 5. Нормальное распределение. нормированное распределение:
Advertisements

Интервальное оценивание Лекция 4 для студентов 2 курса, обучающихся по специальности – Медицинская кибернетика доц. Шапиро Л.А. Красноярск, 2015.
МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ § 1. Основные понятия. Под оптимизацией понимают процесс выбора наилучшего варианта из всех возможных В процессе решения задачи оптимизации.
Статистические оценки параметров распределения Доверительные интервалы.
Муниципальное образовательное учреждение средняя общеобразовательная школа 9. Компьютерная презентация по математике на тему «Закон больших чисел» ученика.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Визуализация данных Визуализация данных Точечные оценки Точечные оценки Групповые характеристики Групповые характеристики Метод.
Формула конечных приращений или теорема Лагранжа о среднем значении Формула конечных приращений или теорема Лагранжа о среднем значении утверждает, что.
Формула конечных приращений или теорема Лагранжа о среднем значении Формула конечных приращений или теорема Лагранжа о среднем значении утверждает, что.
{ определение экстремума – необходимое и достаточные условия существования экстремума – глобальный экстремум – примеры }
Курс математической статистики Лекционный материал Преподаватель – В.Н. Бондаренко.
Курс математической статистики Лекционный материал Преподаватель – В.Н. Бондаренко.
Анализ вариационных рядов. Анализ вариационных рядов. Основные понятия и определения Генеральная совокупность – множество всех значений, характеризующих.
Метод обратной функции. Метод фон Неймана. Распределение Пуассона. Нормальное распределение. Почти линейное распределение. Двумерные распределения 2.3.
Лабораторная работа 6 Обработка результатов эксперимента в MathCad.
Теория вероятностей и математическая статистика Занятие 4. Дискретные и непрерывные случайные величины. Функция распределения. Плотность распределения.
Лекция 6 СПЕКТРАЛЬНО- КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СТАЦИОНАРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ.
Практические рекомендации по подготовке к егэ по математике.
Непрерывность функций Лекция 3. Непрерывность Функция f(x), определенная на множестве Х, называется непрерывной в точке, если 1)она определена в этой.
Связь между координатами вектора и координатами его начала и конца.
Линейное программирование Задача теории расписаний.
Транксрипт:

Разрывы в шкале вероятностей. Интервальный анализ Об интервальной арифметике для вписанных интервалов и средних значений

2 Нобелевский лауреат Kahneman констатировал (2006) ), что в экономической теории, в теории полезности до сих пор не удалось удовлетворительно решить целый ряд проблем в т.ч. парадоксы Алле и Эллсберга.

Интервальный анализ Дана величина {v(X k )} : k=1, …K, на интервалах X k. Распределение ρ(X k ) этой величины равно ρ(X k ) нормировано на 1

О возможных дополнениях к интервальной арифметике. Вписанные интервалы и средние значения Даны интервалы X 1 и X 2 :

Формула Новоселова. Вывод

Формула Новоселова

7 Нобелевский лауреат Kahneman и Thaler констатировали (2006) ), что в экономической теории до сих пор не удалось удовлетворительно решить целый ряд проблем в т.ч. парадоксы Алле и Эллсберга. Эти проблемы часто наблюдаются у границ шкалы вероятностей. Теорема о существовании разрывов у границ шкалы вероятностей (2010 г.) дает новый путь для их решения

Теорема о существовании разрывов На отрезке [A, B] величина { v( x k )} известна с точностью до ненулевого интервала X, такого, что

Аналогия. Вибрации вблизи твердой стены Электродрель, автомат, стиральная машина с твердыми боковыми стенками. Можно ли приблизить дрель к твердой стене : А) на расстояние 0,1 мм ? Б) вплотную? Выключенную (Off): Конечно да. Включенную (On) (Амплитуда вибраций равна 1 мм ): Из-за вибраций (из-за разброса значений координат) А) Среднее расстояние >0,1 мм. Б) В шкале возможных средних расстояний появится разрыв. 9

Простейший пример Дан интервал [A, B]. На этом интервале даны три точки: Левая x Left Правая x Right =x Left +2σ Средняя M=(x Left +x Right )/2 Разброс x Right - x Left = 2σ > 0

Очевидно, что A x Left (То есть: Левая точка не может быть левее левой границы интервала) и x Right B (То есть: Правая точка не может быть правее правой границы интервала)

Очевидно, что A+σ M B-σ То есть: Средняя точка M не может приближаться к любой границе интервала ближе, чем на половину величины разброса (то есть на σ ). Или Середина полосы разброса не может быть на границе интервала. Или Для средней точки M возле каждой из границ интервала существует запрещенная зона, разрыв величиной σ.

16 Пример разрывов у границ шкалы вероятностей Простейший пример подобных разрывов – стрельба в мишень в одномерном приближении: Пусть размер мишени равен 2L>0, а разброс попаданий, при точном прицеливании, подчиняется нормальному закону с дисперсией σ 2. Тогда максимальная вероятность попадания в мишень P in_Max равна:

17 Результаты При σ=0, или при L>3σ P in_Max =1, то есть разрывов нет, или практически нет, то есть r expect =1-P in_Max =0, или P in_Max0 При L=3σ 0P inP in_Max =0,9970. При L=2σ 0P inP in_Max =0,950. При L=σ 0P inP in_Max =0,680.