Двумерная плотность - вероятность
Cтраница 2
Если составляющие системы независимы, то двумерная плотность вероятности равна произведению плотностей составляющих, а функция совместного распределения системы равна произведению функций распределения составляющих. [16]
Если составляющие системы незаиисимы, то двумерная плотность вероятности равна произведению плотностей составляющих, а функция совместного распределения системы равна произведению функций распределения составляющих. [17]
В случае непрерывности величин корреляционной таблице соответствует двумерная плотность вероятности ( р ( х у), которая определяет поверхность распределения. [18]
 |
Графическое отображение двумерной плотности вероятности f ( i, 2. [19] |
Функцию f ( x X2) называют двумерной плотностью вероятности. [20]
При решении практических задач часто используют правило перехода от двумерной плотности вероятности к одномерной. Для такого перехода необходимо проинтегрировать двумерную плотность вероятности по лишней переменной. [21]
На основании свойства согласованности плотностей вероятностей эта формула позволяет получать различные одномерные и двумерные плотности вероятностей огибающей и фазы гаус совского стационарного процесса. [22]
Для описания временных характеристик функции х ( t) необходимо привлечь двумерную плотность вероятности, позволяющую найти корреляционную функцию. [23]
Поскольку случайные величины х и у независимы, то можно утверждать, что их двумерная плотность вероятности равна произведению их плотностей вероятностей. [24]
Но эти параметры, в свою очередь, могут быть найдены, если известна двумерная плотность вероятности ш2 ( х, х; t, t), которая, следовательно, является исчерпывающей характеристикой процесса. [25]
Таким образом, при помощи (5.120) и (5.122) все многомерные плотности вероятностей выражаются через двумерные плотности вероятностей и, следовательно, марковский процесс, как уже отмечалось в § 61, полностью определяется семейством двумерных плотностей вероятностей. [26]
Интеграл равен единице, так как подынтегральное выражение приведено к форме, совпадающей с двумерной плотностью вероятности. [27]
Однако большое число задач, связанных с описанием случайных сигналов, удается решать на основе двумерной плотности вероятности. [28]
Из формулы (4.178) следует, что распределение р ( и, и, и, и) не может быть представлено в форме произведения соответствующих двумерных плотностей вероятности, как это обычно делается в теории линейной виброзащиты. Фазовые переменные в нелинейной задаче стохастически связаны между собой. [29]
Таким образом, при помощи (5.120) и (5.122) все многомерные плотности вероятностей выражаются через двумерные плотности вероятностей и, следовательно, марковский процесс, как уже отмечалось в § 61, полностью определяется семейством двумерных плотностей вероятностей. [30]
Страницы: 1 2 3