Cтраница 1
Математическое ожидание отклонений близко к нулю, так как при сложении положительных и отрицательных отклонений они взаимно уничтожаются. [1]
Итак, математическое ожидание отклонения равно нулю, как и должно быть. [2]
Убедиться, что математическое ожидание отклонения равно нулю. [3]
В данном случае велико математическое ожидание отклонения напряжения от номинального, поэтому для улучшения его качества необходимо изменить ответвление на сетевом трансформаторе. [4]
Сравнение начинаем с сопоставления значений математического ожидания отклонений напряжения. Из сопоставления видно, что математическое ожидание V в выходные дни ниже, чем за неделю, а в последние ниже, чем в рабочие дни. Очевидно, что тенденция изменения напряжения в ТП17 соответствует тенденции изменения напряжения в ЦП. При этом вероятность попадания отклонений напряжения в ТП16 в допустимый диапазон в рабочие дни ниже, чем в выходные дни, а в ТП17, наоборот, она в рабочие дни выше, чем в выходные. [5]
В качестве характеристики рассеяния нельзя брать математическое ожидание отклонения случайной величины от ее математического ожидания М ( Х - а), ибо согласно свойству 6 математического ожидания эта величина равна нулю для любой случайной величины. [6]
Используя свойства метематического ожидания, доказать, что: а) М ( Х - Y) M ( X) - М ( К); б) математическое ожидание отклонения X - М ( X) равно нулю. [7]
Используя свойства метематического ожидания, доказать, что: а) М ( X - Y) - M ( X) - М ( К); б) математическое ожидание отклонения X - М ( Х) равно нулю. [8]
Используя свойства метематического ожидания, доказать, что: а) М ( Х - У) - М ( Х) - М ( К); б) математическое ожидание отклонения X - М ( Х) равно нулю. [9]
Так, например, математическое ожидание отклонения координаты Xi получается минимальным при управлении с одним индикатором, а координаты Xs с другим. Для сравнительной оценки индикаторов берутся в качестве эталона минимальные математические ожидания ошибок, полученные при управлении с одним из индикаторов. [10]
Анализируя данные табл. 9.4, можно отметить общую тенденцию снижения удельных расходов электроэнергии при снижении напряжения в цеховых электрических сетях. При этом величина напряжения характеризуется математическим ожиданием отклонений напряжения от номинального ( mv), которое определялось из гистограмм. [11]
Способ вычисления для случая стохастического процесса очень похож на способ вычисления для детерминированной модели. Основное различие заключается в использовании условной функции распределения для определения минимума математического ожидания отклонения. На k - и стадии уровень h и предполагаемый спрос ( QF) A известны. По выборке различных значений Q7 и h, полученных из опыта, находятся соответствующие математические ожидания. Для наглядности можно рассмотреть условное распределение, приведенное на фиг. [12]
Случайная величина является центрированной и обозначается X, если ее математическое ожидание равно нулю. Моменты К-го порядка центрированных величин называются центральными, а нецентриро-ванных - начальными. Математическое ожидание отклонения случайной величины X от ее математического ожидания X ( центральный момент первого порядка) всегда равно нулю. [13]
Поэтому этот метод не экономичен, особенно в случае большого числа элементов. Второй метод устанавливает погрешности элементов расчетной цепи допусков на основе действительных или предполагаемых законов распределения. Поэтому при расчете допусков по этому методу пользуются численными характеристиками законов распределений, связанными определенными соотношениями с характеристиками поля допуска. В общем случае определение границ поля рассеивания параметра контроля а сводится к вычислению ш п & ном ть - г ш где ыном - номинальное значение 7параметра ы; тш - математическое ожидание отклонений параметра и; 1Ш - предельное отклонение значений параметра о) от математического ожидания. [14]
Изложенные методы нахождения оценок неизвестных параметров, от которых зависят распределения наблюдаемых случайных величин, дают возможность оценивать неизвестные параметры только после того, как произведены все опыты. Между тем во многих задачах практики приходится совмещать опыты с решением определенных практических задач, эффективность решения которых существенно зависит от точности приближения к неизвестным параметрам. В таких случаях желательно производить оценку неизвестных параметров после каждого опыта с тем, чтобы повысить эффективность решения задач в следующем опыте. Задачей пристрелки является определение отклонения центра рассеивания от цели, т.е. математического ожидания отклонения точки попадания от цели, по результатам измерений отклонений в процессе стрельбы с тем, чтобы по возможности точнее совместить центр рассеивания с целью. Ясно, что для повышения эффективности каждого следующего выстрела желательно вносить поправку после каждого выстрела, а не ждать, когда будут произведены все выстрелы, предназначенные для пристрелки. Таким образом, возникает необходимость рекуррентного оценивания неизвестных параметров, когда после каждого опыта определяется поправка к оценке, найденной по результатам предыдущих опытов. [15]