Вероятностно-статистические модели. Дубовиков А.В. - 106 стр.

UptoLike

Составители: 

25. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ИСПЫТАНИЙ. МАРКОВСКАЯ
МОДЕЛЬ
Рассмотрим последовательность испытаний, в каждом из
которых может появиться событие A, отказавшись на этот раз от
условия независимости. Модель зависимых испытаний
представляет собой цепь Маркова. Матрица переходов
составляется исходя из предположения, что исход k-го
испытания влияет на вероятность исхода
(
)
1k + -го. Обозначим
(
)
(
)
(
)
α=
+ k1k
AAP ;
(
)
(
)
(
)
β=
+ k1k
AAP ,
т.е. вероятность появления успеха в
(
)
1k + испытании при
условии успеха k-го испытания равна
α
, а вероятность успеха
(
)
1k + -го испытания при условии неуспеха k-го равна
β
.
Присвоив «успеху» индекс 1, а «неудаче» 2, запишем
переходную матрицу в виде:
(
)
( )
ββ
αα
=Π
1
1
.
Так как для первого испытания предшествующее
отсутствует, то зададим
1
p вероятность успеха первого
испытания,
11
p1q = вероятность противоположного
события. При таких начальных значениях найдем вероятность
события
(
)
k
A
, т.е. успеха k-го испытания:
(
)
(
)
1k1kk
k
qppAP
β+α== ,
1k1k
p1q
= .
Отсюда
(
)
(
)
(
)
(
)
==β+βαβα=β+βα=
...ppp
2k1kk
(
)
(
)
(
)
(
)
=βα++βα+β+βα=
2k
1
1k
...1p
( )
(
)
β+α
β
→
βα
βα
β+βα=
11
1
p
k
1k
1
1k
,