Случайные переменные

Cтраница 2

В этой задаче случайные переменные / i и / 2 зави симы, и поэтому правило сложения для дисперсий к ним непри менимо. [16]

Точно также определяются случайные переменные / 2j и / 2 для 2-го плана. [17]

Кроме того, случайные переменные считаются стационарными. [18]

Предположим, что случайные переменные, описывающие объем спроса за неделю и продолжительность интервала упреждения, являются абсолютно независимыми. [19]

Нельзя точно определить случайные переменные. [20]

В то же время случайные переменные / i и / 2 имеют различные распределения. Случайные переменные fij и / 2j определены для различных вероятностных пространств, причем переменные независимы, а переменные fo зависимы. [21]

Нетрудно убедиться, что случайные переменные fij ( I j п) независимы. [22]

Мы видим, что случайные переменные, изображенные на рис. 38.31, зависимы, но их объединенная функция плотности вероятности для двух вращений уравновешенного диска, показанная на рис. 38.28, представляет независимые случайные переменные. В действительности, эта объединенная функция плотности была построена в предположении независимости событий путем последующего умножения функций плотности для двух вращений диска. [23]

Говорят, что две случайные переменные некоррелированы, если их ковариация равна нулю. [24]

Из физическихсоображений очевидно, что случайные переменные v и i взаимно независимы. [25]

Теоретическое обоснование того, что случайные переменные подчиняются закону нормального распределения, основывается на центральной предельной теореме. [26]

Из этого следует, что случайные переменные X и о не зависят друг от друга. [27]

Если х ж у представляют собой независимые случайные переменные, то изображение по Лапласу - Стилтьесу функции распределения суммы этих переменных равняется произведению соответствующих изображений, найденных для распределений вероятностей упомянутых случайных переменных в отдельности. [28]

Markov chain), в которой случайные переменные рассматриваются как внутренние состояния, отображаемые в символы некоторого внешнего алфавита. Такое отображение не обязательно должно быть биективным ( В. Марковский источник является эрго-дическим тогда и только тогда, когда соответствующая ему цепь обладает свойствами эргодичности. [29]

Стандартное отклонение Е ( Н. 10 п 50. [30]

Страницы: 1 2 3 4