Нормальный закон - распределение
Cтраница 2
Нормальный закон распределения имеет место в слу - чаях, когда значение случайной величины X является результата. [16]
 |
Количественные показатели надежности основных узлов оборудования ПЭД установок. [17] |
Нормальный закон распределения, обычно имеющийся при постепенных отказах, вызываемых старением, в данном случае объясняется тем, что большинство отказов установок электронасосов по объединению Азнефть ( 72 %) происходит не за счет электрооборудования, а за счет собственно насосов. Высказанные соображения подтверждаются нарастанием потока отказов и снижением вероятности безотказной работы во времени. [18]
Нормальный закон распределения ( закон Гаусса) имеет весьма большое значение в теории вероятностей. Особое положение этого закона среди других законов распределения объясняется тем, что в практике исследований различные по своей природе случайные величины, например в области физики, техники, экономики и др., чаще всего подчинены нормальному закону распределения. [19]
Нормальный закон распределения наиболее часто встречается на практике. Главная особенность, выделяющая его среди других законов, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях ( см. гл. [20]
Нормальный закон распределения имеет чрезвычайно широкое распространение в природе, так как это предельный закон, к которому приближаются многие другие законы распределения при определенных условиях. [21]
Нормальный закон распределения ( часто называемый законом Гаусса) играет исключительно важную роль в теории вероятностей и теории надежности, занимая среди других законов распределения особое место. Это наиболее часто встречающийся на практике закон распределения. [22]
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. [23]
 |
Зависимости Р ( f, Л ( /, о ( / для экспоненциального закона [ IMAGE ] Крииая плотности распределения для нормального закона.| Зависимость Я ( t, JL ( t a ( t для нормального закона. [24] |
Нормальный закон распределения ( кроме этого названия, в литературе встречаются и такие названия: кривая ошибок, вероятностная кривая, кривая Гаусса, кривая Лапласа, колоколообразная кривая) так же широко применим, как и экспоненциальный закон. Нормальное распределение возникает тогда, когда на исследуемую величину действует сумма многих случайных факторов, каждый из которых вносит незначительный вклад в суммарное значение отклонения величины от ее среднего значения. Размах распределения зависит от вызвавшей его системы факторов. [25]
Нормальный закон распределения зависит, таким образом, от двух параметров. [26]
Нормальный закон распределения наиболее часто встречается на практике. В силу важности этого закона мы изучим подробно его несколько позже. [27]
Нормальный закон распределения является не только наиболее распространенным на практике, но и одним из самых простых для исследования, ъ частности, потому, что он полностью определяется лишь двумя ранее рассмотренными числовыми характеристиками случайной величины: ее средним значением тх и среднеквадратичным отклонением ах. [28]
Нормальный закон распределения является одним из основных при расчете надежности элементов. [29]
Нормальный закон распределения повышает опасность больших отклонений и часто более целесообразно использовать усеченные распределения. [30]
Страницы: 1 2 3 4