Кривая - пирсон
Cтраница 1
Кривые Пирсона, весьма разнообразные по форме, оказались пригодными для целей интерполяции в весьма широком классе случаев. Эта схема принадлежит к тому довольно распространенному типу зависимых испытаний, когда последовательные суммы случайных величин образуют простую цепь Маркова: закон распределения каждого слагаемого становится полностью определенным, если известно значение суммы всех предшествующих слагаемых и не зависит от значений отдельных слагаемых этой суммы. Шепелевским [2] были рассмотрены некоторые обобщения этой схемы. [1]
Система кривых Пирсона, В приложениях часто требуется приближенно представить плотность или функцию распределения случайной величины подходящим аналитическим выражением. В частности, приходится находить подходящие аналитические выражения для распределений, оцениваемых по результатам опытов. [2]
Различные типы кривых Пирсона получаются здесь как стационарные распределения, устанавливающиеся по истечении длительного промежутка времени во временном стохастическом процессе, при некоторых допущениях о средней скорости и дисперсии изменения случайного параметра эволюционирующей системы. [3]
Распределения, задаваемые кривыми Пирсона, используются в геологических исследованиях при описании распределений химических элементов и минералов в горных породах, в частности при изучении химизма базальтов. [4]
Эти кривые называются кривыми Пирсона. [5]
Более точно, кривыми Пирсона наз. Распределения, являющиеся решениями уравнения (), совпадают с предельными формами гипергеометрического распределения. [6]
Кривые распределения аппроксимируются авторами соответствующими кривым Пирсона [120, 351] в зависимости от формы кривых плотности распределения. Формула ( 2 - 17) предлагается для третьей и четвертой форм, когда максимумы сдвинуты далеко влево. [7]
Условные законы в некоторых случаях выражаются кривыми Пирсона. [8]
Аппроксимация асимметричных эмпирических кривых распределения ( I-IV типов) кривыми Пирсона III типа и модификацией гамма-распределения, предложенной С. Н. Крицким и М. Ф. Менкелем, с учетом величины и знака коэффициента асимметрии показывает удовлетворительную сходимость. [9]
Формула Розина - Раммлера, как указано выше, подобрана на основании кривых Пирсона, оказавшихся наиболее подходящими для выражения функциональных зависимостей, установленных из опыта. [10]
 |
Графики для определения типа кривой Пирсона в зависимости от Pi и Р2. [11] |
Таким образом, если вдоль осей прямоугольной системы координат условиться откладывать отрезки, отвечающие величинам Р2 и р1 ( то в плоскости p2OPi различным типам кривых Пирсона будут соответствовать области, кривые и точки. [12]
Переработаны некоторые вопросы техники вычислений: выяснена связь между обыкновенными и факториальными моментами, дано подробное изложение способа сумм, разработаны схемы вычисления выравнивающих частот кривых Пирсона, введены уточнения при вычислении корреляционных уравнений по способу Чебышева и по способу сумм. [13]
Существуют в то же время универсальные методы выравнивания статистических рядов. Например, имеется специально разработанная система кривых Пирсона [54], которые зависят в общем случае от четырех параметров. Известны набор кривых распределения Н. А. Бородаче-ва, функции Джонсона [55] и другие методы. [14]
Переработаны также некоторые вопросы техники вычислений: выяснена связь между обыкновенными и факториальными моментами, дано подробное изложение способа сумм ( гл. II), разрабо таны схемы вычисления выравнивающих частот кривых Пирсона ( гл. V), введены уточнения при вычислении корреляционных ypaei нений по способу Чебышева и по способу сумм ( гл. [15]
Страницы: 1 2