Нормальный закон - распределение - вероятность
Cтраница 1
Нормальный закон распределения вероятностей имеет особое значение в теории вероятностей вообще и применительно к срокам службы деталей, в частности, так как он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях. [1]
Отметим, что нормальный закон распределения вероятностей описывает один из немногих случаев, когда некоррелированность сигналов равносильна их статистической независимости. Действительно, если в формуле (2.22) положить г R % 0, то она вырождается в произведение двух одномерных распределений (2.6), что согласно (2.18) и означает их статистическую независимость. [2]
 |
Интервал, в пределах которого находится значение измеряемой величины, до и после внесения неточно известной поправки. [3] |
Результат юмерения подчиняется нормальному закону распределения вероятности ( см., например, вариант 1), что бывает чаще веере при точно известном значении поправки. Точность результаты изме-рения ( см. рис. 37) в этом случае равна точности показания, которая в свою очередь характеризует точность средства измерений. Точность измерения - ширина интервала, в котором устанавливается значение измеряемой величины - зависит от выбранной доверительной вероятности. [4]
 |
Интервал, в пределах которого находится значение измеряемой величины, до и после внесения неточно известной поправки. [5] |
Результат измерения подчиняется нормальному закону распределения вероятности ( см., например, вариант 1), что бывает чаще веере при точно известном значении поправки. Точность результаты измерения ( см. рис. 37) в этом случае равна точности показания, которая в свою очередь характеризует точность средства измерений. Точность измерения - ширина интервала, в котором устанавливается значение измеряемой величины - зависит от выбранной доверительной вероятности. [6]
Часто случайные погрешности подчиняются нормальному закону распределения вероятностей. Это объясняется тем, что многие случайные погрешности являются результатом совместного действия большого числа случайных независимых причин, каждая из которых вносит примерно одинаковый вклад в общую погрешность. В этом случае, как доказывается в теории вероятностей, распределение погрешностей стремится к нормальному распределению вероятностей вне зависимости ОТ распределения вероятностей отдельных составляющих. [7]
Поскольку все Д lj подчиняются нормальному закону распределения вероятности, го нормальному закону подчиняется и их сумма. [8]
 |
Энергетические спектры. [9] |
Рассмотрим стационарный эргодический процесс с нормальным законом распределения вероятностей. Для полного описания свойств узкополосного процесса требуется знание законов распределения, а также корреляционных функций всех параметров колебания. [10]
Это говорит о возможности широкого применения нормального закона распределения вероятностей при анализе технологической точности деталей. [11]
Проще решаются подобные задачи с использованием нормального закона распределения вероятностей, вывод которого дан Лапласом, использовавшим результаты, полученные ранее Муавром. Отсюда название закона Муавра - Лапласа. [12]
Судя по гистограмме, тн подчиняется нормальному закону распределения вероятности ( что можно проверить по критерию К. Следовательно, нормальному закону подчиняется и тн. [13]
Предположим, что ускорение поступательного движения отвечает нормальному закону распределения вероятности. [14]
В этом случае результат измерения Q подчиняется нормальному закону распределения вероятности со средним квадратическим отклонением OQ ах, на смещенному по отношению к закону распределения вероятности показания на значение поправки 0 ( - ( см. формулу 5), внесение которой обеспечивает - правильность измерения. [15]
Страницы: 1 2 3 4