Cтраница 1
Моменты распределения находятся при помощи производящей функции моментов. [1]
Моменты распределения могут быть найдены непосредственно из кинетической схемы полимеризации. [2]
Моменты распределения наиболее полно описывают совокупность случайных величин; они в частности охватывают и среднее значение и дисперсию. [3]
Моменты распределения полностью характеризуют само распределение; следовательно, ими можно пользоваться для сопоставления распределений без сравнения соответствующих кривых. Поскольку оба момента распределения часто применяются в этой главе, рассмотрим их несколько подробнее. [4]
Моменты распределения можно рассчитать аналогично и для случая обрыва в результате соединения радикалов, хотя в этом случае расчет вообще более трудоемок. [5]
Моменты распределений случайных величин являются детерминированными числами. [6]
Моменты ст распределения вероятностей F образуют. Обратно, произвольная вполне монотонная последовательность cr t подвергнутая нормировке с0 1, совпадает с последовательностью моментов единственного распределения вероятностей. [7]
Моменты распределения времени ожидания начала обслуживания заявки некоторого потока в системе с зонами прерываний равны соответствующим моментам в системе с относительными приоритетами, в которой длительности обслуживания различных заявок равны временам пребывания в зонах недоступности для заявок этого потока. [8]
Понятие моментов распределения будет использовано при изучении показателей рассеяния случайной величины и показателей формы распределения. [9]
Сами же моменты распределения могут быть найдены по опытным данным, как указывалось выше. Следует заметить, однако, что чем выше порядок момента распределения, тем больше нужно опытных данных для его сколько-нибудь точного вычисления. Поэтому на практике часто ограничиваются распределениями только с двумя неизвестными параметрами, которые находят с помощью первых двух моментов распределения. [10]
Чтобы найти моменты распределения h ( t) [ в нашем случае h ( t) равно нулю для t 0 ], используем преобразование Карсона - Лапласа. [11]
Очевидно, моменты распределения вероятностей для случайной функции q ( t) являются неслучайными функциями времени. [12]
С помощью моментов распределения можно описать не Туолько среднюю тенденцию, рассеяние, но и другие особенно - - сти вариации признака. [13]
Непосредственное вычисление моментов распределения вектора а по выражению ( 5) весьма затруднительно. Для нахождения моментов вектора Да примем, что Aai ai, Да2 а2, и разложим дробь в ( 4) в степенной ряд, ограничившись квадратичными членами для вычисления математических ожиданий и линейными членами для вычисления элементов ковариационной матрицы. [14]
Иногда удобно выражать моменты распределения через семиинварианты или кумулянты. Семиинварианты представляют собой совокупность констант, определяющих свойства распределения. [15]