Теория информации

Правило умножения вероятностей: Правило умножения вероятностей для зависимых событий P ( AB ) = P ( A ) P ( B / A ) P ( AB ) = P ( B ) P ( A / B ) Правило умножения вероятностей, когда события независимы: P ( B / A ) = P ( B ) и P ( AB ) = P ( A ) P ( B ) Свойства: 1. 0 ≤ P ( B / A ) ≤ 1 2. P ( B / A ) = 1, если событие достоверно 3. P ( B / A ) = 0, если события несовместимы 4. - Числовые характеристики случайной величины: 1) Математическое ожидание дискретной случайной величины М[X]:    n i i i px X M 1 ] [ Для непрерывной случайной величины математическое ожидание вычисляется по формуле:     dxxpx XM i ) ( ] [ 2) Дисперсия дискретной случайной величины :     n i i i p mx XD 1 2 ) ( ] [ 1.1.1. Количество информации о системе Количество информации в теории информации тесно связано с понятием неопределенности, так как при передаче сообщений с информацией о какой-либо системе происходит уменьшение неопределенности: чем более неопределенным было состояние системы, тем большее количество P ( B / A ) = P ( AB )/ P ( A ) P ( A / B ) = P ( AB )/ P ( B )