29. Семантическая и синтактическая информация. Два основных различных типа информации.

Сообщения воспринимаются по-разному. Знаки и сигналы несут информацию об окружающем мире только в силу общественной договоренности.

1. Информация, основанная на однозначной связи знаков и сигналов с объектами реального мира, называется семантической.

2. Информация, заключенная в характере (порядке и взаимосвязи) следования знаков и сигналов называется синтактической.

1.Синтактическая адекватность отображает формально-структурные характеристики информации и не затрагивает её смыслового содержания.

2. Семантическая (смысловая) адекватность определяет степень соответствия информации об объекте самому объекту.

Можно считать количество информации только в синтактической информации.

Адекватность информации — это уровень соответствия образа, создаваемого с помощью информации, реальному объекту, процессу, явлению. От степени адекватности информации зависит правильность принятия решения.

Адекватность информации может выражаться в трех формах: синтаксической, семантической и прагматической.

Синтаксическая адекватность отображает формально-структурные характеристики информации, не затрагивая ее смыслового содержания. На синтаксическом уровне учитываются тип носителя и способ представления информации, скорость ее передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и Точность преобразования этих кодов и т. д. Информацию, рассматриваемую с таких позиций, обычно называют данными.

Семантическая адекватность определяет степень соответствия образа объекта самому объекту. Здесь учитывается смысловое содержание информации. На этом уровне анализируются сведения, отражаемые информацией, рассматриваются смысловые связи. Таким образом, семантическая адекватность проявляется при наличии единства информации и пользователя. Эта форма служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения.

30. Дискретное выборочное пространство и события, определяемые на нем. Простой и

составной эксперименты. Условные вероятности. Сложные события. Непрерывное выборочное

пространство.

ВЫБОРОЧНОЕ ПРОСТРАНСТВО – совокупность всех исходов эксперимента

ДИСКРЕТНОЕ ВЫБОРОЧНОЕ ПРОСТРАНСТВО – такое пространство, которое содержит конечное или счетное число элементов( т.е. каждому элементу можно поставить в соответствие ряд натуральных чисел)

Дискретное выборочное пространство - это понятие из теории вероятностей и статистики, которое используется для описания случайной величины или случайного процесса, принимающего конечное или счетное количество значений. Другими словами, дискретное выборочное пространство представляет собой множество всех возможных значений дискретной случайной величины.

Когда говорят о дискретной случайной величине, например, числе выпадения герба при бросании монеты или числе клиентов в очереди, ее значения ограничены конечным или счетным множеством. Дискретное выборочное пространство для такой случайной величины будет представлять собой конечное или счетное множество значений.

Дискретные случайные величины обычно описываются с использованием вероятностной функции распределения, которая указывает вероятность того, что случайная величина примет определенное значение.

Важно отметить, что дискретное выборочное пространство отличается от непрерывного выборочного пространства, которое представляет собой множество всех возможных значений непрерывной случайной величины.

СОБЫТИЕ - подмножество исходов в выборочном пространстве, благоприятствующих ( способствующих) появлению данного события

В дискретном выборочном пространстве определяются события, которые могут принимать одно из нескольких возможных значений или состояний. Это может быть, например, количество людей в выборке, количество продаж в определенный период времени, количество ошибок в процессе производства и т.д. В дискретном выборочном пространстве каждое значение или состояние имеет свой собственный номер или код, который используется для идентификации этого значения или состояния.

В теории вероятности можно выделить два основных типа экспериментов: простой и составной.

1. Простой эксперимент — это эксперимент, который состоит из одного события или исхода. В таком эксперименте есть только два возможных исхода: успех или неудача, да или нет, голов или не голов и т.д. Примером простого эксперимента может быть подбрасывание монеты, где результат может быть только "орел" или "решка".

2. Составной эксперимент — это эксперимент, который состоит из нескольких простых экспериментов, называемых составными событиями. В составном эксперименте исходы одного события могут влиять на исходы других событий. Примером составного эксперимента может быть игра в покер, где исход каждой раздачи карт зависит от предыдущих раздач.

Различие между простым и составным экспериментом важно в теории вероятности, так как оно влияет на расчет вероятностей и оценку результатов экспериментов. В простых экспериментах вероятность успеха или неудачи остается постоянной, а в составных экспериментах вероятность может меняться в зависимости от предыдущих исходов.

Условная вероятность — это вероятность наступления одного события при условии, что другое событие уже произошло. Она показывает, насколько вероятно наступление одного события при наличии информации о другом событии.

Условная вероятность обычно обозначается символом "P(A|B)", где A и B — события. Числовое значение условной вероятности находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полную независимость событий, а 1 - полную определенность.

Например, представим, что у нас есть монета, которую мы подбрасываем. Пусть событие A — выпадение орла, а событие B — выпадение решки. Тогда условная вероятность выпадения орла при условии, что уже выпала решка, будет равна 0, потому что исход одного броска монеты не зависит от предыдущего броска.

Условная вероятность играет важную роль в теории вероятности и статистике, так как позволяет оценивать вероятность наступления события при наличии информации о других событиях. Она используется для принятия решений, прогнозирования и моделирования различных ситуаций.

Сложное событие — это событие, которое состоит из комбинации нескольких простых событий. В отличие от простых событий, которые являются независимыми, исходы сложных событий могут быть связаны и зависеть друг от друга.

Для описания сложных событий в теории вероятности используются условные вероятности. Они позволяют оценить вероятность наступления сложного события при условии, что другие события уже произошли.

Например, представим, что у нас есть игральная кость, которую мы бросаем. Пусть событие A — выпадение числа 1, а событие B — выпадение числа 2. Тогда сложное событие может быть "выпадение числа 1 при условии, что уже выпало число 2". Вероятность этого сложного события будет равна 1/3, так как есть только три возможных исхода: 1, 2 или 3.

Сложные события могут быть более сложными, включая комбинации нескольких простых событий. Например, можно рассмотреть событие "выпадение числа 1 и числа 2 одновременно". Вероятность этого события будет равна 1/6, так как есть шесть возможных исходов: (1,1), (1,2), (2,1), (2,2), (1,3) и (2,3).

Анализ сложных событий позволяет нам более точно оценивать вероятность и взаимосвязь различных событий, что является важным инструментом в теории вероятности и ее применениях.

НЕПРЕРЫВНОЕ ВЫБОРОЧНОЕ ПРОСТРАНСТВО- такое пространство, которое содержит все точки на прямой или все точки на плоскости.

В непрерывном выборочном пространстве определяются события, которые могут принимать любое значение из определенного интервала. Например, это может быть время ожидания в очереди, длина провода, температура воздуха и т.д. В непрерывном выборочном пространстве значения могут быть любыми действительными числами в заданном диапазоне. В отличие от дискретного выборочного пространства, в непрерывном выборочном пространстве невозможно присвоить каждому значению свой уникальный номер или код.