Cтраница 2
Так как величина X распределена по биномиальному закону, то доказанную теорему можно сформулировать и так: математическое ожидание биномиального распределения с параметрами пир равно произведению пр. [16]
Случайная величина Б, распределенная по биномиальному закону, определяется числом появлений события А при п испытаниях. [17]
Случайную величину Хт, распределенную по биномиальному закону (4.1), можно интерпретировать как число т объектов, обладающих данным свойством, из общего числа п объектов, случайно извлеченных из некоторой воображаемой бесконечной совокупности, доля р объектов которой обладает этим свойством. Поэтому гипергеометрическое распределение можно рассматривать как модификацию биномиального распределения для случая конечной совокупности, состоящей из N объектов, М из которых обладают этим свойством. [18]
Ординаты при этом были вычислены по биномиальному закону. [19]
Эта случайная величина названа распределенной по биномиальному закону. [20]
Эта случайная величина названа распределенной по биномиальному закону. [21]
Вычислим математическое ожидание и дисперсию переменной k биномиального закона. [22]
Случайные величины Мх и М2 распределены по биномиальному закону; при достаточно большом объеме выборок их можно считать приближенно нормальными ( практически должно выполняться неравенство npq9), следовательно, и разность U M1 / n1 - - М2 / п2 распределена приближенно нормально. [23]
Рассматриваемая дискретная случайная величина называется распределенной по биномиальному закону. [24]
Каждое из rt в отдельности распределено по биномиальному закону. [25]
Рассматриваемая дискретная случайная величина называется распределенной по биномиальному закону. [26]
Это связано с тем, что при биномиальном законе во многих случаях не удается обеспечить даже. Помещение в таблице реальных значений ошибок первого и второго рода позволяет учитывать это при решении практических задач. [27]
Покажите, что в случае априорного р-распределения и биномиального закона для правдоподобности Vро стремится к нулю, когда п стремится к бесконечности. [28]
Таким образом, с ростом л производящая функция нормированного биномиального закона неограниченно сближается с производящей функцией нормального закона. [29]
Определить дисперсна случайной величины X, подчиненно; ] биномиальному закону распределении. [30]