Равномерный закон - распределение - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 3

Равномерный закон - распределение

Cтраница 3

Ситуационной моделью, учитывающей неопределенность значения поправки, является равномерный закон распределения вероятности 0 на интервале от 0mjn ДО тах - Закон распределения вероятности результата измерения Q представляет собой композицию законов распределения вероятности показания и ситуационной модели. Композиция, в которую входит ситуационная модель, не подчиняется вероятностно-статистическим закономерностям. Однако по аналогии с вариантом 1в 1981 году Международным комитетом мер и весов рекомендовано считать, что с высокой вероятностью среднее значение композиции, равное значению измеряемой величины, не отличается от результата однократного измерения больше чем на е kuq, где UQ - / а и а коэффициент k, аналогичный коэффициенту t, устанавливается по соглашению. [31]

При этом предполагается, что выборка осуществляется на основе равномерного закона распределения, по которому все числа указанного отрезка считаются равновероятными. [32]

График распределения числа разладок станков по часам смены. [33]

Требуется проверить гипотезу о том, что разладки следуют равномерному закону распределения. [34]

Случайный перебор характеризуется выбором сочетаний независимых переменных случайно по равномерному закону распределения. Для этого используют специальные программы ЭВМ. Количество рассматриваемых точек зависит от требуемой точности и вероятности определения оптимального решения. [35]

Равномерная плотность распределения вероятности результата измерения ( 7 и плотность распределения вероятности композиции двух ( 2 и трех ( 3 таких законов распределения вероятности ( а - при Q 0. б - при Q 0 5 размахом является трапецеидальный закон. Это обстоятельство часто используется при учете дефицита информации. Рассматривая произведение большого числа характеристических функций, можно убедиться в том, что независимо от пида сомножителей оно стремится к характеристической функции, соответствующей нормальному закону распределения вероятности. Это фундаментальное положение носит название центральной предельной теоремы. На 61 видно, как быстро нормализуется композиция одинаковых равномерных законов распределения вероятности. При числе слагаемых больше 4 - х уже можно считать, что она практически подчиняется нормальному закону. [36]

Пользуясь методом характеристических функций, можно показать, что композицией одинаковых равномерных законов распределения вероятности, которым подчиняются два независимых результата измерений, является треугольный закон ( рис. 61), называемый законом распределения вероятности Симпсона. [37]

Равномерная плотность распределения вероятности результата измерения ( / и плотность распределения вероятности композиции двух ( 2 и трех ( 3 таких законов распределения вероятности ( а - при 2 0. б - при Q 0 5 размахом является трапецеидальный закон. Это обстоятельство часто используется при учете дефицита информации. Рассматривая произведение большого числа характеристических функций, можно убедиться в том, что независимо от вида сомножителей оно стремится к характеристической функции, соответствующей нормальному закону распределения вероятности. Это фундаментальное положение носит название центральной предельной теоремы. На 61 видно, как быстро нормализуется композиция одинаковых равномерных законов распределения вероятности. - При числе слагаемых больше 4 - х уже можно считать, что она практически подчиняется нормальному закону. [38]

Пользуясь методом характеристических функций, можно показать, что композицией одинаковых равномерных законов распределения вероятности, которым подчиняются два независимых результата измерений, яв ляется треугольный закон ( рис. 61), называемый законом распределения, вероятности Симпсона. [39]

В некоторых случаях известно заранее, что результат измерения подчиняется равномерному закону распределения вероятности. Например, из-за люфтов и трения в опорах подвижной части измерительного механизма он с равной вероятностью может отличаться от среднего значения на любую величину в пределах общего люфта. Последний обычно известен, так что появление больших отклонений может быть следствием только ошибок. Без дополнительной проверки они должны быть отброшены. [40]

Ступенчатая гистограмма. [41]

В соответствии с этим энтропийным значением погрешности рассматривают погрешность с равномерным законом распределения, которое вносит такую же неопределенность, что и погрешность с заданным законом распределения вероятностей. Математически это определение сводится к следующему. [42]

Согласно (10.47) величина / Сп не зависит от п при равномерном законе распределения амплитуд. [43]

Показать, что нормальный закон распределения является более неопределенным, чем равномерный закон распределения на ( а; 6 с той же дисперсией. [44]

Погрешность, возникающая в результате квантования величины по значению, имеет равномерный закон распределения вероятности / 2 ( & хк) так как внутри пределов одной ступени ЛА-К все значения А одинаково вероятны. [45]

Страницы: 1 2 3 4