intTypePromotion=1
Array
(
    [0] => Array
        (
            [banner_id] => 143
            [banner_name] => KM - Normal
            [banner_picture] => 316_1568104393.jpg
            [banner_picture2] => 413_1568104393.jpg
            [banner_picture3] => 967_1568104393.jpg
            [banner_picture4] => 918_1568188289.jpg
            [banner_picture5] => 
            [banner_type] => 6
            [banner_link] => https://alada.vn/uu-dai/nhom-khoa-hoc-toi-thanh-cong-sao-ban-lai-khong-the.html
            [banner_status] => 1
            [banner_priority] => 0
            [banner_lastmodify] => 2019-09-11 14:51:45
            [banner_startdate] => 2019-09-11 00:00:00
            [banner_enddate] => 2019-09-11 23:59:59
            [banner_isauto_active] => 0
            [banner_timeautoactive] => 
            [user_username] => minhduy
        )

)

Bài giảng Cơ sở lý thuyết truyền tin: Chương 2 - Hà Quốc Trung

Chia sẻ: Sinh Nhân | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:80

0
69
lượt xem
9
download

Bài giảng Cơ sở lý thuyết truyền tin: Chương 2 - Hà Quốc Trung

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Cơ sở lý thuyết truyền tin - Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên" trình bày các nội dung: Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê; biến ngẫu nhiên, quá trình ngẫu nhiên, tín hiệu ngẫu nhiên rời rạc theo thời gian. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên ngành Công nghệ thông tin dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Cơ sở lý thuyết truyền tin: Chương 2 - Hà Quốc Trung

  1. Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1 Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 2 Biến ngẫu nhiên 3 Quá trình ngẫu nhiên 4 Tín hiệu ngẫu nhiên rời rạc theo thời gian Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 0. 1/ 80
  2. 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 1 Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê Khái niệm Sự kiện Xác suất Sự kiện đồng thời, xác suất đồng thời Xác suất có điều kiện Tính độc lập thống kê 2 Biến ngẫu nhiên 3 Quá trình ngẫu nhiên 4 Tín hiệu ngẫu nhiên rời rạc theo thời gian Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 2/ 80
  3. 1.1.Khái niệm Xác suất là một lý thuyết nhánh của toán học nghiên cứu về các hiện tượng ngẫu nhiên, cung cấp một công cụ hình thức để suy luận trong các trường hợp thông tin không đầy đủ. Xác suất, giống như toán học, dựa trên một số các tiên đề, dùng các phương pháp suy luận và các công cụ toán học để suy ra các định lý Thống kê là khoa học xuất phát từ thực tế, cho phép xây dựng các mô hình của các hiện tượng tự nhiên, sử dụng cách suy luận qui nạp: dựa trên một số lượng các dữ liệu quan sát được, tìm các qui luật, các mô hình của các hiện tượng Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 3/ 80
  4. 1.1.Khái niệm Thực nghiệm (phép thử) ngẫu nhiên: không thể dự đoán trước kết quả cho các kết quả khac nhau khi tất cả các tham số, các điều kiện như nhau Các kết quả có thể của phép thử tạo ra một tập hợp (ký hiệu bằng S). Gieo con xúc xắc, kết quả thu được nằm trong tập hợp{1, 2, 3, 4, 5, 6} Tung một đồng xu, tập kết quả là {Sấp, Ngửa} Tuổi của người gặp đầu tiên trong ngày{1 . . . 100} Quan sát các gói tin chạy qua một thiết bị mạng trong khoảng thời gian 15’: tập kết quả là:??? Một tập con A của tập S định nghĩa sự kiện "kết quả thu được của phép thử nằm trong A" gọi tắt là sự kiện A. Ví dụ: gieo con xúc xắc được số chẵn Tung đồng xu được mặt sấp Người đầu tiên gặp trong ngày còn trẻ (tuổi
  5. 1.1.Khái niệm (Tiếp) Với tập S cố định, có thể định nghĩa phép bù, phép hợp, phép giao trên các tập con. Có thể định nghĩa phép bù, phép hợp, phép giao trên các sự kiện: Sự kiện bù của sự kiện A là sự kiện: "kết quả thu được của phép thử nằm trong tập S \ A ký hiệu A¯ Ví dụ Sự kiện bù của sự kiện gieo con xúc xắc được {3, 4} là sự kiện gieo con xúc xắc được {1, 2, 5, 6} Hợp của hai sự kiện A ∪ B là sự kiện "kết quả thu được của phép thử nằm trong tập A ∪ B Hợp của sự kiện "gặp người dưới 18 tuổi" và sự kiên "gặp người dưới trên 16 dưới 60" là sự kiện "gặp người dưới 60 tuổi" Giao của hai sự kiện A ∪ B là sự kiện "kết quả thu được của phép thử nằm trong tập A ∩ B Giao của hai sự kiện trên là sự kiện (gặp người từ 16 đến 18 tuổi) ¯ =∅ Hai sự kiện loại trừ lẫn nhau A ∩ A Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 5/ 80
  6. 1.2.Xác suất Khái niệm Là một độ đo của sự kiện, đo độ xác định của một sự kiện trước khi sự kiện đó xảy ra Xác định lượng hiểu biết về sự kiện trước khi sự kiện đó xảy ra Sự kiện nào chắc chắn sẽ xảy ra thì có xác suất bằng 1 Các sự kiện khác không chắc chắn xảy ra có xác suất dương, nhỏ hơn 1 Cách đo Cần định lượng khả năng xuất hiện của một sự kiện. Thực hiện các thực nghiệm lặp lại (giả thiết là các tính chất ảnh hưởng đến kết quả không phụ thuộc thời gian) Sau N lần thử, sự kiện A xuất hiện k lần. Tỷ số Nk có thể dùng để đặc trưng cho khả năng xuất hiện của A với N lần thử đó. Sau rất nhiều lần thử, khả năng xuất hiện của A thể hiện bằng giá trị trung bình của Nk . Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 6/ 80
  7. 1.2.Xác suất (Tiếp) Giá trị đó chính là xác suất xuất hiện của A, ký hiệu P(A). Sử dụng các tính toán xác suất Tính chất 0 ≤ P(A) ≤ 1: Xác suất là số dương nhỏ hơn 1. P(S) = 1: xác suất của sự kiện luôn luôn xảy ra bằng 1. P(∅) = 0. Xác suất của hợp hai sự kiện rời nhau bằng tổng hai xác suất: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) nếu A ∩ B = ∅ P Tổng quát P(∪(Ai )) = Ai nếu Ai ∩ Aj = ∅ ∀ i, j Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 7/ 80
  8. 1.3.Sự kiện đồng thời, xác suất đồng thời Sự kiện đồng thời của hai sự kiện A, B là sự kiện "Cả A và B đều xuất hiện". Các sự kiện riêng rẽ: gieo xúc xắc được 6, tung đồng xu sấp. Sự kiện đồng thời: Vừa tung đồng xu sấp, vừa gieo xúc xắc được 6 Xác suất đồng thời của hai sự kiện là xác suất xuất hiện đồng thời của hai sự kiện đó. Xét hai phép thử A,B A cho các sự kiện Ai ∈ A, 0 ≤ i ≤ m. B cho các sự kiện Bj ∈ B, 0 ≤ j ≤ n. Sự kiện đồng thời của Ai và Bj là sự kiện tạo từ tập các giá trị (Ai , Bj ), 0 ≤ i ≤ m, 0 ≤ j ≤ n sao cho Ai ∈ A và Bj ∈ B, Xác suất đồng thời của Ai và Bj là xác suất của sự kiện đồng thời (Ai , Bj ), P(Ai , Bj ) Tính chất Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 8/ 80
  9. 1.3.Sự kiện đồng thời, xác suất đồng thời (Tiếp) 0 ≤ P(Ai , Bj ) ≤ 1. Pm Nếu Bj loại trừ lẫn nhau thì P(Ai ) = j=1 P(Ai , Bj ). Pn Nếu Ai loại trừ lẫn nhau thì P(Bj ) = i=1 P(Ai , Bj ). Pn Pm Nếu Ai ,Bj loại trừ lẫn nhau thì i=1 j=1 P(Ai , Bj ) = 1. Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 9/ 80
  10. 1.3.Sự kiện đồng thời, xác suất đồng thời Xét hai sự kiện A, B có xác suất đồng thời là P(A, B). Khi B đã xuất hiện, xác suất xuất hiện của A gọi là xác suất có điều kiện, với điều kiện B đã xuất hiện. Ví dụ Sự kiện B: M đã học thi Sự kiện A: M thi qua Xác suất có điều kiện: xác suất M thi qua với điều kiện M đã học thi Định nghĩa: P(A, B) P(A|B) = P(B) Như vậy: P(A, B) = P(A).P(B|A) = P(B).P(A|B) Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 10/ 80
  11. 1.3.Sự kiện đồng thời, xác suất đồng thời (Tiếp) Công thức Bayes: Nếu Ai , 1 ≤ i ≤ n là các sự kiện loại trừ lẫn nhau, ∪ni=1 Ai = S, B là sự kiện có xác suất lớn hơn 0 thì P(Ai , B) P(B, Ai ) P(B|Ai )P(Ai ) P(Ai |B) = = = n P(B) P(B|A)P(A) P  P(B|Aj )P(Aj ) j=1 P(Ai |B) gọi là xác suất hậu nghiệm, còn P(B|Ai ) gọi là xác suất tiên nghiệm ý nghĩa trong truyền tin Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 11/ 80
  12. 1.3.Sự kiện đồng thời, xác suất đồng thời Nếu A và B là hai sự kiện xảy ra hoàn toàn độc lập với nhau thì P(A|B) = P(A) và P(B|A) = P(B) Xác suất đồng thời của A và B sẽ là P(A, B) = P(A).P(B) Hai sự kiện A và B gọi là độc lập thống kê với nhau. Tổng quát hơn, nếu Ai , 1 ≤ i ≤ n độc lập thống kê thì n Y P(A1 , A2 , . . . , An ) = P(Ai ) i=1 Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 1. Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 12/ 80
  13. 2. Biến ngẫu nhiên 1 Sự kiện, xác suất, tính độc lập thống kê 2 Biến ngẫu nhiên Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất Biến ngẫu nhiên Hàm phân bố xác suất Hàm mật độ xác suất Biến ngẫu nhiên, các hàm xác suất 2 (nhiều) chiều Hàm phân bố xác suất có điều kiện Biến ngẫu nhiên độc lập thống kê Hàm của biến ngẫu nhiên Các trị trung bình thống kê Mô men, mô men trung tâm Mô men hợp, mô men trung tâm hợp, hàm tương quan, hàm hiệp biến Biến ngẫu nhiên nhiều chiều Hàm đặc tính Tổng các biến ngẫu nhiên Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 2. Biến ngẫu nhiên 13/ 80
  14. 2.1.Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất Cần định lượng hóa các kết quả thu được từ một phép thử s ∈ S. Thực hiện một ánh xạ từ tập hợp kết quả thu được lên tập hợp số thực X : S →
  15. 2.1.Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất (Tiếp) Khi tung một đồng xu, có thể dùng một biến ngẫu nhiên X nhận 2 giá trị thực 0, 1 tương ứng với kết quả sấp ngửa. Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 2. Biến ngẫu nhiên 15/ 80
  16. 2.1.Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất Định nghĩa Xét một phép thử, kết quả thu được s biểu thị bằng biến ngẫu nhiên X (s). Mỗi sự kiện có một xác suất xuất hiện nào đó. Cần một đặc trưng toán học cho xác suất của tất cả các sự kiện: hàm phân bố xác suất: F (x) = P({s : X (s) ≤ x}), −∞ < x < ∞ Ví dụ Xúc xắc, biến ngẫu nhiên X nhận 6 giá trị thực {1, 2, 3, 4, 5, 6} tương ứng với 6 mặt, xác suất đều nhau: Tung xu, biến ngẫu nhiên X nhận 2 giá trị thực −1, 1 tương ứng với kết quả sấp ngửa, xác suất đều nhau: Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 2. Biến ngẫu nhiên 16/ 80
  17. 2.1.Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất (Tiếp) Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 2. Biến ngẫu nhiên 17/ 80
  18. 2.1.Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất (Tiếp) Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 2. Biến ngẫu nhiên 18/ 80
  19. 2.1.Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất Phân biệt biến ngẫu nhiên liên tục và biến ngẫu nhiên rời rạc Hàm mật độ xác suất là đạo hàm của hàm phân bố xác suất theo X dF (x) p(x) = dx Do đó Z x F (x) = p(u)du −∞ Z ∞ p(u)du = 1 −∞ Z x2 P(x1 < x ≤ x2 ) = F (x2 ) − F (x1 ) = p(u)du x1 Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 2. Biến ngẫu nhiên 19/ 80
  20. 2.1.Biến ngẫu nhiên, hàm phân bố xác suất, hàm mật độ xác suất (Tiếp) Nếu hàm phân bố không liên tục thì n X p(x) = P(X = xi )δ(x − xi ) 1 Trong đó δ(x) là hàm xung đơn vị, δ(x) = 1 với x = 0, δ(x) = 0 với x 6= 0 Chương 2: Xác suất và quá trình ngẫu nhiên 2. Biến ngẫu nhiên 20/ 80

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

YOMEDIA
Đồng bộ tài khoản