EMM 2 -zpracovana-teorie-k-ustni-zkousce
Níže je uveden pouze náhled materiálu. Kliknutím na tlačítko 'Stáhnout soubor' stáhnete kompletní formátovaný materiál ve formátu PDF.
pro A. Strana B uvažuje o zveřejnění kompromitující informace na leadera A (pravdivost informace p
= 0,6). V případě neprokázání pravdivosti informace riskuje znechucení 20% bodů svých voličů, kteří
by určitě přešli k A. V případě pravdivosti 10% bodů voličů A určitě přejde k B a další voliči spíše
přejdou k B. Je výhodné informaci zveřejnit?
Řešení: Odds proti: 4:6 = 0,67 > pay-off odds 10/20 = 0,5 … nezveřejňovat, ale: Otázka: Kolik dalších voličů bychom museli získat, aby se to vyplatilo? Je to reálné?
n/20 > 0,67 … n > 13,33 … Pokud reálně dokážeme získat další 3,33% bodu voličů, informaci
se vyplatí zveřejnit.
10) Stochastické procesy II.
1. Uveďte praktické příklady použití markovských řetězců. Nepoužívejte příklady z přednášek a cvičení. Co je
rozumíme pojmem markovská vlastnost u stochastického procesu?
markovská vlastnost = stav v okamžiku n+1 závisí pouze na stavu v okamžiku n příklad: Rodiče budou mít syna s pravděpodobností p a dceru s pravděpodobností 1-p. Jaká je
pravděpodobnost, že ve 3. generaci se narodí syn (dcera)?
2. Co je podmíněná pravděpodobnost přechodu v markovském řetězci? Co vyjadřují a jaké mají vlastnosti vektor
absolutních a vektor limitních pravděpodobností markovského řetězce?
podmíněná pravděpodobnost = pravděpodobnost přechodu ze stavu i v okamžiku n do stavu j v okamžiku
n+1
vektor absolutních pravděpodobností = vektor pravděpodobností jednotlivých stavů v určitém okamžiku
o p je v intervalu <0;1>o součet pravděpodobností je roven 1
vektor limitních pravděpodobností = počítáme tehdy, když se řetězec dostane do stavu, kdy se v dalších
okamžicích nemění
3. Co je intenzita provozu systému hromadné obsluhy a jak se vypočítá? Jakých hodnot musí reálně nabývat její
hodnota, aby systém uspokojivě fungoval?