Случайный вектор - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Существует три способа сделать что-нибудь: сделать самому, нанять кого-нибудь, или запретить своим детям делать это. Законы Мерфи (еще...)

Случайный вектор

Cтраница 2


Случайный вектор X со значениями в ( R4, Rn) и распределением N ( m, Л) называется гауссовским.  [16]

Случайный вектор Z имеет комплексное нормальное распределение с нулевым средним.  [17]

Случайные векторы X и Y называются коррелированными. Из этого определения следует, что векторы X и Y не коррелированы тогда и только тогда, когда каждая координата одного из них не коррелирована со всеми координатами другого.  [18]

Случайные векторы V и X независимы.  [19]

Двумерный случайный вектор ( X, У) называется случайным вектором дискретного типа ( сокращенно), если множество его возможных значений G ( х, у) не более чем счетно.  [20]

Случайный вектор дискретного типа можно определить на дискретном вероятностном пространстве ( Q, , Р), в котором Q является множеством значений данного вектора.  [21]

Пусть случайные векторы и rj независимы и каждый из них имеет сферически симметричное распределение.  [22]

Тогда случайный вектор х () ( ()) Вт т k г, является г - - - равновероятным.  [23]

Пусть случайные векторы ж, и, v имеют совместное гауссовское невырожденное распределение, причем и и v - независимы.  [24]

Поскольку случайный вектор У имеет нормальное распределение, то случайный вектор т также нормально распределен.  [25]

X случайные векторы t ( xi), t ( xz), взаимно независимы.  [26]

Пусть тг-мерный случайный вектор и m - мерный случайный вектор т ] связаны линейной зависимостью т ] А и, где А - прямоугольная матрица размером т X п, а - неслучайный камерный вектор.  [27]

Пусть трехмерный случайный вектор с компонентами / и ( т), V ( т), ( а ( т) является нормальным, а процессы т ( т) и V ( т) являются стационарными и стационарно коррелированными.  [28]

Тогда случайный вектор X и случайная матрица S независимы, X имеет многомерное нормальное распределение с вектором средних JLI и ковариационной матрицей ( l / re) S, aS - распределение Уишарта с п - 1 степенями свободы и параметрической матрицей S. Из этого факта, а также и из формулы ( 1) видно, что распределение Уишарта по существу является многомерным обобщением - распределения.  [29]

Рассмотрим теперь случайный вектор И ФТХ.  [30]



Страницы:      1    2    3    4