Отклонение ах

Cтраница 2

Обозначим средние значения х и у соответственно х и у, а их среднеквадратичные отклонения ах и av, и пусть между х и у совершенно отсутствует корреляция. Если х и у следуют закону нормального распределения, то z безусловно также следует этому закону. Будем исходить из предположения, что фактически существует множество случаев нормального распределения. [16]

Имеется случайная величина X, подчиненная нормальному закону с математическим ожиданием тх и средним квадратичным отклонением ах. Требуется приближенно заменить нормальный закон законом постоянной плотности в интервале ( а, Р); границы а, ( 5 подобрать так, чтобы сохранить неизмененными основные характеристики случайной величины X: математическое ожидание и дисперсию. [17]

Относительно гипотезы б) заметим, что вопрос о постоянстве во времени априорных значений средних квадратичных отклонений ах и ау играет весьма существенную роль ввиду того, что в случае изменяемости их все формулы построенной выше теории отпадают и должны быть заменены другими, более сложными. К сожалению, по этому вопросу до сих пор совершенно отсутствуют эмпирические исследования, но уже из поверхностного рассмотрения эмпирических данных остается впечатление, что эта гипотеза может быть подвергнута сомнению. [18]

Априорная информация: отсчет, а следовательно, и показание подчиняются нормальному закону распределения вероятности со средним квадратическим отклонением ах, значение аддитивной поправки находится в пределах от 0min до втах. [19]

Составляющая Дх2 - случайная величина, распределенная в соответствии с центральной предельной теоремой по нормальному закону и имеющая среднее квадратическое отклонение ах уП.оив. Погрешность округления Дг / 2 - случайная величина и зависит от способа суммирования и способа округления промежуточных результатов вычислений. [20]

Из приведенного сопоставления становится совершенно ясным, что причина расхождения в наклонах трех прямых заключается не в различии стандартов отклонений ах и сгу, как это можно было принять по интуиции, а только в степени коррелятивности этих двух переменных. [21]

Принято использовать в этом случае критерий Шовене, по которому по выборочным значениям подсчитывают среднее значение х и оценку стандартного отклонения ах. [22]

Следовательно, для вычисления количества вещества q в пятне следует определить концентрацию вещества в максимуме пятна ( максимум пика) и стандартные отклонения ах, ау гауссовских кривых распределения вещества. [23]

Область D определяется неравенствами Найти: 1) коэффициент а; 2) математические ожидания тх и ту; 3) средние квадратичные отклонения ах и оу; 4) коэффициент корреляции гху. [24]

Область D определяется неравенствами Найти: 1) коэффициент а; 2) математические ожидания тх и ту; 3) средние квадратичные отклонения ах и оу; 4) коэффициент корреляции Г ху. [25]

Наличие опытных распределений, полученных в четырех вариантах для каждой сетки скважин, дает возможность количественно оценить представительность распределений параметра для каждой сетки и определить ошибки основных характеристик средних значений Мх и среднего квадратичного отклонения ах для полученных распределений проницаемости. [26]

Нормальный закон распределения является не только наиболее распространенным на практике, но и одним из самых простых для исследования, ъ частности, потому, что он полностью определяется лишь двумя ранее рассмотренными числовыми характеристиками случайной величины: ее средним значением тх и среднеквадратичным отклонением ах. [27]

Требуется: 1) определить коэффициент а; 2) вычислить вероятность попадания случайной точки ( X; У) в квадрат Q, ограниченный прямыми х1, х 2, г / 1, у 2; 3) найти математические ожидания тх и ту 4) найти средние квадратичные отклонения ах и ау. [28]

Требуется: 1) определить коэффициент а; 2) вычислить вероятность попадания случайной точки ( X; Y) в квадрат Q, ограниченный прямыми дг1, л; 2, у - 1, у 2; 3) найти математические ожидания тх и ту 4) найти средние квадратичные отклонения ах и ау. [29]

Функциональная схема системы J. ПТНРГТИ чятт / лнрния. [30]

Страницы: 1 2 3 4