Cтраница 1
Множество значений случайной величины делится на 4 равные части по числу переменных - квартили. В квартилях значения переменных упорядочены по возрастанию. [1]
Множество значений случайной величины, имеющих отличные от нуля вероятности, не может быть более чем счетным. [2]
Пусть g ( х) - неотрицательная неубывающая на множестве значений случайной величины функция. [3]
У, Р), в котором пространством элементарных событий является множество значений случайной величины. [4]
В основе теории статистических методов лежит положение, что каждый результат измерений является случайной величиной, множество результатов измерений являются множеством значений случайной величины и под точным значением величины может пониматься только математическое ожидание ( среднее значение) случайной величины. [5]
С этой точки зрения интерес представляет не распределение вероятностей Р на ( Q, &4), г распределение вероятностей на множестве значений случайной величины. Поскольку в рассматриваемом сейчас случае и состоит из конечного числа точек, то множество значений X случайной величины также конечно. [6]
Для того чтобы компактным образом представить множество значений случайной величины, полученной в том или ином измерительном процессе, обычно пользуются средним арифметическим значением результатов отдельных измерений. Среднее арифметическое обладает тем свойством, что сумма квадратов отклонений от него отдельных измерений имеет минимальное значение. Это чрезвычайно важное для метрологии утверждение легко доказать. [7]
С этой точки зрения интерес представляет не распределение вероятностей Р на ( Q, &4), г распределение вероятностей на множестве значений случайной величины. Поскольку в рассматриваемом сейчас случае и состоит из конечного числа точек, то множество значений X случайной величины также конечно. [8]
В приложениях иногда оказывается удобным описывать результаты опытов или измерений в терминах случайных величин. В этом случае при построении математической модели в качестве пространства элементарных событий можно выбрать множество значений случайной величины, и если случайная величина одна, то, как было отмечено выше, достаточно задать ее функцию распределения. [9]
Когда экспериментатор имеет дело со случайными величинами, описывающими те или иные показания, то основной вопрос, который его интересует - это вопрос о том, с какими вероятностями эта случайная величина принимает те или иные значения. С этой точки зрения интерес представляет не распределение вероятностей Р на ( Q, е), а распределение вероятностей на множестве значений случайной величины. Поскольку в рассматриваемом сейчас случае Q состоит из конечного числа точек, то множество значений X случайной величины также конечно. [10]
Когда экспериментатор имеет дело со случайными величинами, описывающими те или иные показания, то основной вопрос, который его интересует, - это вопрос о том, с какими вероятностями эта случайная величина принимает те или иные значения. С этой точки зрения интерес представляет не распределение вероятностей Р на ( Q, G), а распределение вероятностей на множестве значений случайной величины. [11]
Когда экспериментатор имеет дело со случайными величинами, описывающими те или иные показания, то основной вопрос, который его интересует - это вопрос о том, с какими вероятностями эта случайная величина принимает те или иные значения. С этой точки зрения интерес представляет не распределение вероятностей Р на ( Q, е), а распределение вероятностей на множестве значений случайной величины. Поскольку в рассматриваемом сейчас случае Q состоит из конечного числа точек, то множество значений X случайной величины также конечно. [12]
До сих пор мы рассматривали [ случайные события, для которых имелись только две возможности: либо событие происходит, либо оно не происходит. Перейдем теперь к рассмотрению случайных величин, возможные значения которых образуют некоторое числовое множество. Если это множество дискретно, то и случайная величина называется дискретной. Если же множество значений случайной величины непрерывно, to и величина называется непрерывной. [13]