Поведение - случайная величина
Cтраница 1
Поведение случайных величин ц и / 2, так же, как их аналогов для лесов из корневых деревьев, обладает некоторыми особенностями. [1]
 |
Результаты измерения отклонений размера изделий от номинала. [2] |
Поведение случайных величин в смысле принятия ими тех или иных значений подчиняется определенным закономерностям и характеризуется тем или иным законом распределения. [3]
Иногда поведение случайной величины характеризуют не заданием ее функции распределения, а каким-либо иным способом. Всякая такая характеристика носит название закона распределения случайной величины, если только по определенным правилам можно получить из нее функцию распределения. [4]
 |
Кривые частот удлинений при разной базе. [5] |
Характеристика поведения случайной величины, определяющая, с какой вероятностью она может принимать те или иные возможные значения, называется ее законом распределения. [6]
Подобно тому как поведение одномерной случайной величины можно характеризовать не только посредством функции распределения, но и другими способами, многомерные случайные величины могут быть определены, скажем, посредством неотрицательной вполне аддитивной функции множества Ф ( Е, определенной для любых борелевских множеств n - мерного пространства. Этот способ вероятностной характеристики n - мерной случайной величины следует признать наиболее естественным и с точки зрения теоретической наиболее удачным. [7]
Функция или плотность распределения наиболее полно описывают поведение случайной величины. Для того, чтобы получить суммарное представление о характере изменения этой величины, вводят постоянные, получаемые определенным способом из закона распределения. Среди этих постоянных наиболее важными количественными характеристиками случайной величины являются: ее среднее значение, дисперсия и моменты различных порядков. [8]
Класс задач, в которых изучаются вопросы поведения случайных величин, подчиняющихся закону распределения Пуассона, рассматривается в теории массового обслуживания. [9]
Математическое ожидание и дисперсия не могут полностью характеризовать поведение случайной величины, они учитывают лишь некоторые его особенности. Однако, если известен вид функции распределения Р ( х) или плотности f ( x), то знание М Х и а2 оказывается достаточным для решения многих задач. [10]
Еще раз повторим: когда речь идет о поведении случайной величины, математика не нуждается в том, чтобы мы ей сказали, чем интересуемся: физикой, биологией, эстетикой или игрой в карты. [11]
В свете доказательства теоремы кодирования не должно показаться неожиданным, что поведение случайной величины Wn легче исследовать для ансамбля кодов, чем для некоторого частного кода. В каждом из кодов ансамбля, который будет рассматриваться, кодовые последовательности получаются следующим образом: информационная последовательность подается в двоичный несистематический сверточ-ный кодер, выходная последовательность этого кодера суммируется с произвольной двоичной последовательностью, а сумма затем преобразуется во входные символы канала. [12]
Дальнейшее содержание параграфа посвящено особенностям сходимости в ( 5) - ( 8), в частности скорости сходимости, и1 поведению случайных величин Wn, Wn, рассмотренных в естественном для них масштабе. [13]
В связи с этим задача эксперимента на объекте состоит в получении упрощенных функциональных связей между интересующими параметрами процесса, отражающих скрытые закономерности поведения случайных величин, а также оценки значимости отдельных факторов для данного процесса. Критерием подбора таких функций является минимум отклонения от них реально изменяющихся величин во времени. [14]
Поведение случайных величин описывается законами их распределения. [15]
Страницы: 1 2