Условная плотность - распределение
Cтраница 2
Можно найти и условную плотность распределения г) 2 при вии, что фиксировано гц. [16]
Интенсивность отказов представляет собой условную плотность распределения времени безотказной работы для момента нремепи / при условии, что до момента времени t отказ устройства не произошел. [17]
Несмотря на то что условная плотность распределения является полной и исчерпывающей характеристикой объекта, практическое определение ее связано с существенными трудностями. В связи с этим на практике часто либо ограничиваются моментами распределения, либо все вычисления строят непосредственно на реализациях случайных функций входа и выхода объекта. [18]
Условная функция распределения и условная плотность распределения обладают свойствами функции распределения и плотности распределения соответственно. [19]
На рис. 11, б приведена трансформированная или условная плотность распределения ф - д ( х) сопротивляемости Ж / А. К, ( S [ х, х dx ], площадь под которой 1 - со ( 1) определяет математическое ожидание вероятности безотказной работы в первом нагружении. Там же горизонтальной штриховкой показана площадь, численно равная математическому ожиданию вероятности и ( 1) отказа. На рис. 11, в показана возможная плотность распределения ф - ( х) уровня / восстановления сопротивляемости элемента и долевая часть ф - ( х) а ( 1) этой плотности, отражающая вклад восстановленной сопротивляемости в формирование плотности распределения ф ( х) сопротивляемости z2 восстанавливаемого элемента после первого мысленного эксперимента. На рис. 11, г приведена кривая ф - ( х) плотности распределения сопротивляемости перед вторым нагружением. [20]
Уравнения (4.19) и (4.30) дают возможность исследовать изменение условной плотности распределения во времени, однако для полного решения этих уравнений необходимо в общем случае иметь явную зависимость коэффициентов Oj и Ь от переменных XQ, / 0 для первого уравнения и от х, t - для второго. [21]
Вероятностный смысл состоит в том, что это есть условная плотность распределения отказа при условии, что технич. [22]
 |
Области предпочтительности алгоритма /. [23] |
Таким образом, при наличии частичной априорной информации в виде условных плотностей распределения p ( y i) нахождение оптимальных границ в пространстве наблюдений базируется на возможности представить байесово решающее правило в виде функции от плотности распределения вероятностей р ( у) или его моментов, оцениваемых по выборке значений у. При этом выбор наиболее точного алгоритма из двух рассмотренных весьма затруднителен - даже в простейшем случае ( рис. 2 - 21) области предпочтительности одного из алгоритмов другому имеют сложную конфигурацию. [24]
Найти плотности распределения случайных величин X и F, а также их условные плотности распределения относительно друг друга. [25]
С другой стороны, она близка в описанном выше смысле, к условной плотности распределения вероятностей. [26]
Так как наработка Qt зависит от выбираемого наугад момента t ( рис. 9), условная плотность распределения наработки Р ( СХ. [27]
Наиболее полной характеристикой погрешности Е вследствие возможности ее статистической связи с измеряемой величиной X является условная плотность распределения вероятностей f ( e x), которая теряет условный характер и имеет вид f ( е) в частном случае при отсутствии такой статистической связи. Условная плотность распределения вероятностей f ( e x) содержит всю необходимую информацию для оценки по - грешности, однако она не всегда известна. Поэтому на практике используется некоторое количество параметров ( показателей) этого распределения так, чтобы эти параметры в достаточной мере характеризовали погрешность исследуемой системы. [28]
Наиболее полной характеристикой погрешности Е вследствие возможности ее статистической связи с измеряемой величиной X является условная плотность распределения вероятностей / ( е х), которая теряет условный характер и имеет вид f ( e) в частном случае при отсутствии такой статистической связи. Условная плотность распределения вероятностей f ( e x) содержит всю необходимую информацию для оценки погрешности, однако она не всегда известна. Поэтому на практике используется некоторое количество параметров ( показателей) этого распределения так, чтобы эти параметры в достаточной мере характеризовали погрешность исследуемой системы. [29]
По виду этих кривых можно заключить, что с ростом интервала прогнозирования ( п) условная плотность распределения сопротивляемости элемента, сохранившего свою работоспособность, значимо отличается от нуля лишь в области высоких значений сопротивляемости и практически равна нулю в области низкой сопротивляемости. Отмеченная закономерность находит отражение в характере распределения отказов элементов в процессе эксплуатации. [30]
Страницы: 1 2 3 4