Нормальный закон - распределение
Cтраница 3
Нормальный закон распределения имеет чрезвычайно широкое распространение в природе, так как это предельный закон, к которому приближаются многие другие законы распределения при определенных условиях. [31]
 |
Интегральная ( а и дифференциальная ( б функции распределения. F ( x - вероятность отказа. f ( x - плотность вероятности отказа. [32] |
Нормальный закон распределения формируется тогда, когда на протекание исследуемого процесса и его результат влияет сравнительно большое число независимых ( или слабозависимых) элементарных факторов ( слагаемых), каждое из которых в отдельности оказывает лишь незначительное действие по сравнению с суммарным влиянием всех остальных. Например, наработка до проведения ТО складывается из нескольких ( десяти и более) сменных пробегов, отличающихся один от другого. [33]
Нормальный закон распределения называют еще законом Гаусса. [34]
Вырожденный нормальный закон распределения однозначно характеризуется вектором, проведенным из центра распределения этого закона по направлению одного из сопряженных диаметров единичного эллипса и равным величине этого полудиаметра. Определенный таким образом вектор называется векториальным отклонением. [35]
Нормальный закон распределения случайных погрешностей широко используется при обработке результатов измерений, что объясняется следующими обстоятельствами. Случайная погрешность измерения некоторой величины складывается из многих составляющих, вызванных различными причинами, зачастую трудноуловимыми. Причем каждая из составляющих оказывает незначительное влияние на случайную погрешность. При этом, как следует из центральной предельной теоремы теории вероятностей ( теоремы Ляпунова), такая случайная погрешность имеет закон распределения, близкий к нормальному. Учитывая отмеченное, оправданно принимают, что при прямых измерениях закон распределения случайных погрешностей многократных наблюдений некоторой величины соответствует нормальному. [36]
 |
Развертка и гистограммы величины продвижения контура газоносности.| Эмпирические и теоретические кривые распределения величины продвижения контура газоносности. [37] |
Нормальный закон распределения относительного продвижения контура газопровода подтверждается сравнением теоретических и эмпирических распределений. [38]
Нормальному закону распределения присущи свойства симметрии и монотонного убывания плотности вероятности. Это означает, что при очень большом числе измерений появление случайных погрешностей, равных по значению, но разных по знаку, равновероятно. При этом малые погрешности встречаются чаще, чем большие, а появление очень больших случайных погрешностей мало вероятно. [39]
Нормальному закону распределения подчинена любая случайная величина, представляющая собой результат совместного действия большого числа независимых случайных величин, причем закон распределения каждого слагаемого может быть любым. Доказательство этого принципиально важного утверждения является содержанием так называемых центральных предельных теорем теории вероятностей. [40]
Подобно нормальному закону распределения, закон Пуассона весьма часто встречается в различных приложениях теории вероятностей. Как и закон Гаусса, закон Пуассона может быть получен как асимптотический для биномиального. [41]
Логарифмически нормальный закон распределения. Если на протекание исследуемого процесса и его результат влияет сравнительно большое число случайных и взаимонезависимых факторов, интенсивность действия которых зависит от достигнутого случайной величиной состояния, то возникают условия для логарифмически нормального закона. Эта так называемая модель пропорционального эффекта рассматривает некоторую случайную величину, имеющую начальное состояние хо и конечное предельное состояние хп. [42]
 |
Функции распределения прочности пробок. [43] |
Логарифмически нормальный закон распределения удобно использовать при обработке испытаний прессованных стеклопластиков на длительную прочность. [44]
Наиболее часто нормальный закон распределения используется в задачах надежности. [45]
Страницы: 1 2 3 4