Thuộc tính không nhớ là gì?

2024 Tác giả: Fiona Howard | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-10 06:44

Trong xác suất và thống kê, không nhớ là tính chất của các phân phối xác suất nhất định. Nó thường đề cập đến các trường hợp việc phân bổ "thời gian chờ" cho đến một sự kiện nhất định không phụ thuộc vào thời gian đã trôi qua.

Thuộc tính không nhớ có nghĩa là gì?

Thuộc tính không nhớ (còn được gọi là thuộc tính hay quên) có nghĩa là rằng một phân phối xác suất nhất định độc lập với lịch sử của nó … Nếu một phân phối xác suất có thuộc tính không nhớ thì khả năng xảy ra điều gì đó trong tương lai không liên quan đến việc nó có xảy ra trong quá khứ hay không.

Thuộc tính không nhớ của phân phối hàm mũ là gì?

Phân phối hàm mũ là không có bộ nhớ vì quá khứ không ảnh hưởng đến hành vi trong tương lai của nó. Mỗi khoảnh khắc giống như sự bắt đầu của một khoảng thời gian ngẫu nhiên mới, có cùng phân phối bất kể thời gian đã trôi qua là bao nhiêu.

Làm thế nào để bạn chứng minh khả năng mất trí nhớ?

Một biến ngẫu nhiên hình học X có thuộc tính không nhớ nếu đối với tất cả các số nguyên không âm s và t, quan hệ sau là đúng. Hàm khối lượng xác suất cho một biến ngẫu nhiên hình học X là f (x)=p (1 − p) xXác suất để X lớn hơn hoặc bằng x là P (X≥x)=(1 − p) x.

Thuộc tính không nhớ của chuỗi Markov là gì?

quy trình ngẫu nhiên là tập hợp các biến ngẫu nhiên, thường được lập chỉ mục theo thời gian (các chỉ số thường biểu thị thời gian rời rạc hoặc liên tục) cho một quy trình ngẫu nhiên, thuộc tính Markov cho biết rằng, với hiện tại, xác suất của tương lai độc lập với quá khứ(thuộc tính này còn được gọi là “thuộc tính không nhớ”)