Cтраница 3
Нормальный закон распределения наиболее часто встречается на практике. Главная особенность, выделяющая его среди других законов, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях ( см. гл. [31]
Нормальный закон распределения ( часто называемый законом Гаусса) играет исключительно важную роль в теории вероятностей и занимает особое место среди других законов распределения. Главная особенность, выделяющая нормальный закон среди других законов, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях. [32]
Как следует из предыдущих разделов, распределение ресурса можно характеризовать параметрами положения, масштаба и формы. Ряд законов распределения: нормальный, Гумбеля типа I, экспоненциальный и Релея, имеют фиксированную форму и не требуют в явном виде параметра формы. Другие законы распределения: логарифмически нормальный, Вейбулла, гамма-распределение, Стьюдента, F-pae - пределение и бета-распределение, имеют одни и более параметров формы, что позволяет более точно подобрать вид распределения для описания выборочных данных. Независимо от наличия у распределения параметра формы выборочные данные можно с достаточной точностью описать путем подбора подходящих значений параметров положения и масштаба. [33]
Как следует из предыдущих разделов, распределение ресурса можно характеризовать параметрами положения, масштаба и формы. Ряд законов распределения: нормальный, Гумбеля типа I, экспоненциальный и Релея, имеют фиксированную форму и не требуют в явном виде параметра формы. Другие законы распределения: логарифмически нормальный, Вейбулла, гамма-распределение, Стьюдента, F-pac - пределение и бета-распределение, имеют один и более параметров формы, что позволяет более точно подобрать вид распределения для описания выборочных данных. Независимо от наличия у распределения параметра формы выборочные данные можно с достаточной точностью описать путем подбора подходящих значений параметров положения и масштаба. [34]
Нормальное распределение - наиболее часто встречающееся в задачах моделирования. С ним приходится сталкиваться при моделировании производственных ситуаций, управлении и контроле технологических процессов, при анализе и прогнозировании различных явлений. Этот закон является предельным, которому при определенных условиях приближаются некоторые другие законы распределения. [35]
К v - коэффициенты относительного рассеивания отклонений / - го составляющего и замыкающего звеньев. Для различных законов распределения коэффициент Kt имеет разные значения. В качестве эталонного принимают закон нормального распределения, по сравнению с которым оценивают другие законы распределения. [36]
Нормальное распределение - наиболее часто встречающийся вид распределения. С ним приходится сталкиваться при анализе производственных погрешностей, контроле технологических процессов и режимов, при анализе и прогнозировании различных явлений. Этот закон является предельным, к которому приближаются другие законы распределения. [37]