Нормальный закон - распределение
Cтраница 1
Нормальный закон распределения полностью определяется двумя числовыми характеристиками - математическим ожиданием и дисперсией или средним квадрати-ческим отклонением. [1]
Нормальный закон распределения наблюдается в тех случаях, когда на признак явления действует много факторов, каждый из которых мало связан с большинством других, и влияние каждого фактора на конечный результат существенно меньше суммарного влияния всех остальных факторов. [2]
 |
Показатели безотказности при распределении времени безотказной работы по закону Релея ( при в - 1.| Показатели безотказности при распределении времени безотказной работы по нормальному закону. [3] |
Нормальный закон распределения описывает поведение объектов, которым типичен износ, причем все отказы однородны по качеству и имеют малый разброс износа. [4]
Нормальный закон распределения наработки характерен для постепенного нарастания отказов, вызванных износом и старением. Он также применим при большом числе случайных факторов, когда влияние каждого из них незначительно по сравнению с совокупностью влияний остальных факторов. [5]
Нормальный закон распределения находит очень широкое применение в науке и технике. [6]
Нормальный закон распределения занимает особое место среди других законов распределения. [7]
Нормальный закон распределения ( часто называемый законом Гаусса) играет исключительно важную роль в теории вероятностей и занимает особое место среди других законов распределения. Главная особенность, выделяющая нормальный закон среди других законов, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях. [8]
Нормальный закон распределения находит также применение при анализе многих типов ошибок экспериментальных измерений и при оценке характеристик оборудования и систем. [9]
Нормальный закон распределения дает достаточно точные результаты при большом числе испытаний. При л 20 и при значениях Р, отличающихся от 0 и 1, полученные результаты нормального закона и биномиального распределения практически не отличаются. [10]
Нормальный закон распределения свободен от указанных недостатков биномиального распределения. И главное достоинство, что нормальный закон распространяется на очень большой класс случайных явлений и используется во многих практических случаях. [11]
Нормальный закон распределения, законы равной вероятности и треугольника применяются при практических расчетах размерных цепей наиболее часто. [12]
 |
Кривая нормального распределения. [13] |
Нормальный закон распределения играет весьма важную роль в теории математической обработки результатов измерений и потому занимает среди других законов распределения особое место. Большинство встречающихся на практике случайных величин ( например, погрешности измерений) можегбыть представлено как сумма весьма большого числа сравнительно малых слагаемых, каждое из которых обусловлено действием отдельной причины, не зависящей от остальных. Теоретически и практически установлено, что такие суммы подчиняются ( в асимптотике) закону нормального распределения. [14]
Нормальный закон распределения наиболее часто встречается на практике. В силу важности этого закона мы изучим подробно его несколько позже. [15]
Страницы: 1 2 3 4