Применение - нормальное распределение
Cтраница 2
Здесь пределы оказываются более широкими, чем в случае применения нормального распределения - из-за незнания генеральной дисперсии мы извлекаем из опытов значительно меньшую информацию. [16]
 |
Распределение спектральных анализов кремния в чугуне по величине их отклонения от данных химического анализа ( по материалам, заимствованным из. [17] |
Оба эти примера интересны тем, что они показывают возможность применения нормального распределения не только при изучении внутрилабораторных ошибок воспроизводимости, но также и для изучения методических ошибок, характеризующих расхождение между двумя разными аналитическими методами. [18]
Приведенные выше примеры дают возможность понять, почему в литературе существуют столь противоположные высказывания о возможности применения нормального распределения при изучении аналитических ошибок. [19]
Нормальное распределение как одномерное, так и многомерное применяется к статистическому моделированию в случае, когда измерения распределены по нормальному закону. Применение нормального распределения и методы генерирования нормальных случайных чисел объяснены далее. [20]
При подборе распределений для экспериментальных данных было предложено много различных методов. Наиболее распространенным из них является применение нормального распределения. Нормальное распределение дает приемлемое описание многих ( хотя и не всех) реальных явлений. [21]
Обычно для этой цели используют Гауссово ( или нормальное) распределение вероятностей, наиболее часто встречающееся в природе. Распределение Гаусса используется, в частности, для оценки случайных погрешностей измерений В пользу применения нормального распределения имеются веские основания А именно оно всегда проявляется тогда, когда суммарная погрешность есть результат неучтенного совместного воздействия целого ряда факторов, каждый из которых дает сравнимый с другими вклад в погрешность При этом совершенно не важно, по какому закону распределен каждый из вкладов в отдельности. [22]
 |
Кривые распределения значений пробивного напряжения для двух типов пленок из тефлона61.| Кривые распределения предельных ( среднеквадратичных значений пробивного напряжения63. [23] |
К сожалению, несимметричные распределения редко рассматриваются, несмотря на то что они встречаются чаще, чем нормальные распределения. Часто приводится даже неправильная с точки зрения статистики, обработка экспериментальных данных - стандартные отклонения рассчитываются на основе применения нормального распределения. [24]
Нормальное распределение в этом случае является также приемлемым приближением. Отрицательное значение рассматриваемой величины не имеет смысла: с другой стороны, дефицит мощности не может быть больше, чем вся нагрузка системы. Поскольку плотность вероятности таких предельных значений дефицита мала, погрешность, вызванная применением нормального распределения, в общем случае допустима. [25]
Страницы: 1 2