Стохастическая зависимость

Cтраница 1

Классификация характеристик системы случайных величин. [1]

Стохастическая зависимость в наиболее общем случае раскрывается с помощью понятия условного закона распределения. Условным законом распределения величины X, входящей в систему X и Y, называют ее закон распределения, найденный при условии, что другая величина Y приняла фиксированное значение. [2]

Изучение стохастической зависимости затрагивает весьма обширный круг проблем. Заметим, например, что не всегда стохастическая зависимость четко указывает на пер-вопричинную связь. Поучительным примером в этом отношении являются опыты Беккереля, который обнаружил, что интенсивность рентгеновских лучей тем выше, чем ярче люминесцентное свечение катодной трубки, испускающей эти лучи. Это послужило основанием для ошибочного предположения, что люминесцентное свечение является причиной рентгеновского излучения. [3]

Частными случаями стохастической зависимости являются корреляционная и регрессионная связи. Две случайные переменные являются корреляционно связанными, если математическое ожидание одной из них меняется в зависимости от изменения другой. [4]

Частным случаем стохастической зависимости является линейная. [5]

При использовании стохастических зависимостей для математического описания процесса необходимо предварительно получить вероятностные характеристики, функции распределения. [6]

Условная плотность распределения вероятности. [7]

Важным частным случаем стохастической зависимости является линейная. [8]

В реальных условиях исследуется стохастическая зависимость между несколькими случайными величинами, поэтому анализ множественной корреляции может быть построен на анализе входящих в нее парных связей. В работе получено уравнение регрессии в общем виде и показана сходимость к линейной связи Между потенциалом рельсы - земля и током подстанции. В качестве базисных величин автор рекомендует использовать нагрузки тяговых подстанций. [9]

Труднее всего устраняется влияние стохастической зависимости наблюдений. В связи с этим при планировании экспериментов подлежащих обработке дисперсионным анализом, особое внимание должно быть обращено на методы рандомизации. Если устранить нарушение основных предположений дисперсионного анализа не удается, то рекомендуется обращение к непараметрическому дисперсионному анализу. [10]

Взаимная информация является мерой стохастической зависимости СВ X и У. Тот факт, что / ( X Д У) совпадает с информационной дивергенцией совместного распределения вероятностей X и У относительно совместного распределения этих величин для случая, когда они являются взаимно независимыми, подкрепляет эту интерпретацию. Традиционно взаимную информацию обозначают символом, отличным от символа, обозначающего энтропию; никаких более серьезных причин для этого не существует. [11]

Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. [12]

Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. [13]

Как показано Bf 12.1, стохастическая зависимость проявляется в различиях условных распределений. [14]

Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. [15]

Страницы: 1 2 3 4