Cтраница 1
Закон распределения суммы двух независимых случайных величин, одна из которых подчинена нормальному закону распределения, а другая закону распределения Максвелла. [1]
Закон распределения суммы квадратов k независимых нормально-распределенных случайных величин с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией носит название xu - квадрат ( х2) распределения. [2]
Закон распределения суммы случайных величин является композицией за конов распределения составляющих. [3]
Закон распределения суммы независимых случайных величин называется композицией их законов распределения; интеграл в правой части формулы ( 8) называется сверткой функций рх ( х) и ру ( у); таким образом, композиция двух непрерывных законов распределения сводится к свертке их плотностей. [4]
Найти закон распределения суммы двух независимых случайных величин, каждая из которых имеет распределение Пуассона. [5]
Отображает закон распределения суммы квадратов / независимых случайных переменных ( R. N070 normal distribution) с нулевым средним и единичной дисперсией, Целое число / - это число степеней свободы ( D. Предельные значения этого распределения вероятностей сведены в таблицы и широко используются, однако определение точных значений включает вычисление неполных гамма-функций. Распределение хи-квадрат чаще всего применяется для: ( 1) проверки взаимодействий между различными классификационными группами данных с использованием таблиц сопряженности признаков ( С. [6]
Определение закона распределения суммы по законам распределения независимых слагаемых называется композицией законов распределения слагаемых. [7]
Нахождение закона распределения суммы независимых случайных величин по известным законам распределения слагаемых называется композицией законов распределения. [8]
Определение закона распределения суммы независимых случайных величин zx y по известным законам распределения случайных величин х и у называется композицией законов распределения. [9]
Нахождение закона распределения суммы независимых случайных величин по известным законам распределения слагаемых называется композицией законов распределения. [10]
Выражение закона распределения суммы взаимно независимых случайных величин через законы распределения слагаемых называют правилом композиции этих законов. Формулы ( 1) и ( 2) выражают, таким образом, правило композиции законов распределения любого числа целочисленных случайных величин. [11]
Выражение (6.21) показывает, что закон распределения суммы независимых случайных переменных, имеющих одинаковые законы распределения, стремится к нормальному при любом виде закона слагаемых. С некоторыми ограничениями это заключение справедливо и для случая, когда законы отдельных слагаемых не являются одинаковыми. [12]
VD, то при неограниченном увеличении п закон распределения суммы (5.15) неограниченно приближается к нормальному. [13]
В центральной предельной теореме рассматривается вопрос о законе распределения суммы взаимно независимых случайных величин при неограниченном увеличении числа слагаемых. Оказывается, что при некоторых весьма общих условиях закон распределения суммы приближается к нормальному закону; установление таких условий и составляет содержание центральной теоремы. Для некоторых частных условий центральная предельная теорема была доказана еще в XVIII веке Муавром и Лапласом. В общей форме задача была поставлена в исследованиях П. Л. Чебы-шева, но полученные им условия были довольно ограничительными. [14]
Как известно [38], для того чтобы получить закон распределения суммы двух случайных величин, нужно произвести композицию законов распределения слагаемых. [15]