Нормальный закон - распределение - случайная величина
Cтраница 3
Распределения, удовлетворяющие соотношению ( 12) или сводимые к нему после ряда преобразований, называют нормальными, а закон распределения - нормальным законом распределения случайных величин Гаусса. Нормальным гауссово распределение называется в силу тог р, что многие распределения, отражающие самые разнообразные явления случайного характера, протекающие в природе, подчиняются закону Гаусса. [31]
 |
Распределение грузовых восстановленных шин по километражу пробега.| Распределение легковых восстановленных шин по километражу пробега. [32] |
Из рисунков видно, что распределение пробегов шин несколько асимметрично ( имеется хвост в области больших пробегов), но практически оно мало отличается от нормального закона распределения случайных величин. Так, например, линии а, проходящие на графиках, находятся в области точек перегиба кривых, что свойственно нормальному закону распределения. [33]
Он используется при обработке результатов биологических испытаний ядов, различных веществ ( классическим примером является исследование детонации взрывчатого вещества при бросании его с разной высоты) и т.п. Этот метод позволяет оценивать параметры ( М - математическое ожидание, а - среднеквадратическое отклонение) нормального закона распределения случайной величины. Имея оценки этих параметров, можно рассчитать надежность работы устройства при заданной нагрузке или, наоборот, определить допустимую нагрузку, при которой работоспособной будет не менее Р доли узлов. В этом случае используют обычные формулы математической статистики ( см. гл. [34]
Результаты наблюдения по критериям не принадлежат нормальному закону распределения случайных величин. [35]
На рис. 1 - 4 и 1 - 5 показаны примеры интегральных распределений статического коэффициента усиления и обратного тока транзисторов. В обоих случаях масштаб по горизонтальной оси соответствует нормальному закону распределения случайной величины, значение которой откладывается по вертикальной оси. Величина статического коэффициента усиления на рис. 1 - 4 отложена в линейном масштабе. При таком выборе масштабов нормальному закону распределения должен соответствовать график в виде прямой линии. Видно, что экспериментальные точки располагаются вблизи прямой. Из этого следует, что распределение вероятностей появления величин Вот у данной партии транзисторов в области между 2 и 97 % всех испытанных приборов может быть описано законом нормального распределения. Однако, помимо подобной визуальной оценки, следует провести численную, по указанным выше критериям. [36]
Однако при использовании в качестве меры рассеяния среднего отклонения усложняются многие расчеты, в частности, нахождение констант аналитического описания экспериментально обнаруженных закономерностей ( подробнее см. далее гл. Более удобной является среднеквадратичная ошибка, которая при нормальном законе распределения случайных величин носит ясный физический смысл и позволяет оценить достоверность результатов с помощью готовых таблиц. [37]
Этот метод является простым и надежным при оценке рассеяния предела выносливости деталей, если распределение исследуемого параметра нормальное или может быть сведено к нему. Исследования показали, что распределение напряжений ( лучше - логарифма напряжений) достаточно точно аппроксимируются нормальным законом распределения случайных величин. [38]
Оба полигона были исследованы с помощью критерия согла - сия Пирсона. Установлено, что различия в распределении операций по цементированию обсадных колонн и секций обсадных труб не являются случайными, а сами полигоны соответствуют нормальному закону распределения случайных величин. [39]
Каждая популяция обладает наследственной изменчивостью. Это означает, что имеет место случайное отклонение от наиболее вероятного среднего значения ЦФ. Отклонение описывается нормальным законом распределения случайных величин, но, в отличие от ЕС, наследственная изменчивость не затухает, как всякая флуктуация. [40]
Это объясняется тем, что для других видов потоков трудно получить аналитические зависимости для количественной оценки качества функционирования систем массового обслуживания. Вместе с тем показано в работе [17], что в ряде случаев расчет системы в предположении пуассоновско-го характера входного потока дает оценки эффективности с запасом, если в действительности поток имеет другой характер. Наконец, простейший поток в теории массового обслуживания играет такую же роль, как нормальный закон распределения случайных величин в теории вероятности. [41]
 |
Полигоны распределения частоты операций в зависимости от относительного объема продавочной жидкости, остающейся в колонне. Операции. [42] |
На рис. 44 представлены полигоны распределения числа операций в зависимости от величины коэффициента С, выраженного в процентах от номинального объема заливочной колонны. При этом значения со знаком плюс характеризуют перекачку, со знаком минус указывают на недокачку продавочной жидкости. Установлено, что различия в распределении числа операций не случайные, а сами полигоны соответствуют нормальному закону распределения случайных величин. [43]
В третьей главе даются основные числовые характеристики случайных величин и доказываются их простейшие свойства. Важнейшие свойства средних значений, связанные с так называемым законом больших чисел, рассмотрены в главе четвертой. Пятая глава посвящена одному из центральных вопросов теории вероятностей - предельным теоремам, выясняющим роль так называемого нормального закона распределения случайных величин, в частности, для оценок средних значений. [44]
В равновесии интеллектуальная ИС будет находиться в состоянии максимально возможной неоднородности. Они тем менее вероятны, чем больше число элементов в интеллектуальной ИС. Следовательно, вероятность отклонения от наиболее ожидаемого состояния в интеллектуальной ИС убывает с ростом числа элементов. Обычно, когда отклонение мало, оно следует нормальному закону распределения случайных величин. Но наследственная изменчивость не затухает, как всякая флуктуация. [45]
Страницы: 1 2 3 4