Разброс - значение - случайная величина
Cтраница 2
Необходимо сделать примечание: так как Q - t ( F:) величины случайные, то отображающие эти зависимости характеристические кривые ( гиперповерхности) стратегий с учетом разброса значений случайных величин имеют форму трубок, таким образом, пересечение двух характеристических кривых ( гиперповерхностей) отображается не точкой, а областью на плоскости или в многомерном пространстве. Причем траектории изменения состояния системы при трансформациях ее структур-стратегий при увеличении значений F; и их уменьшении, т.е. при прямых и обратных трансформациях могут быть разными: обычно наблюдается эффект гистерезиса, но возможны и опережающие трансформации, основанные на прогнозе. [16]
 |
Медиана распределения 14. [17] |
Наиболее часто в приложениях математической статистики используют математическое ожидание ( характеристику положения значений случайной величины на числовой оси) и дисперсию ( или среднее квадратичное отклонение), определяющую характер разброса значений случайной величины. [18]
Как следует из формул для D ( X), эта величина имеет размерность квадрата случайной величины. Оценивать разброс значений случайной величины в квадратных единицах неудобно. Поэтому для этой цели используют среднее квадратическое отклонение. [19]
Выпадение того или иного значения физической величины - это событие случайное. В теории вероятностей разброс значений случайной величины обычно характеризуют среднеквадратичным отклонением. [20]
Для обеспечения необходимой точности решения некоторых задач анализа ВС необходимы сведения о дисперсии трудоемкости алгоритма. Дисперсия характеризует степень разброса значений случайной величины относительно своего среднего значения и чем больше дисперсия, тем больше разброс значений. [21]
Слово дисперсия означает рассеивание. Дисперсия является числовой характеристикой рассеивания, разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания. [22]
В теории вероятностен часто возникает необходимость дать опенку, каким образом случайная величина в среднем уклоняемся от своего математического ожидания, т.е. охарактеризовать разброс значений случайной величины. В качестве числовой характеристики рассеивания или разброса значений случайной величины около ее среднего - значения рассматривают математическое ожидание квадрата уклонений. [23]
Слово дисперсия означает рассеивание. Дисперсия является числовой характеристикой рассеивания, разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания. [24]
Для линейной детерминированной зависимости коэффициент корреляции по абсолютному значению равен единице. Чем ближе коэффициент корреляции к нулю, тем больше диапазон разброса значений случайной величины относительно прямой. Условие некоррелированности: kpQ 0 или RpQ 0 - намного проще условия независимости (4.8), которое требует определения двумерной плотности. [25]
Для центрального момента третьего порядка можно дать некоторое наглядное пояснение, аналогичное тому, что математическое ожидание случайной величины характеризует некоторое ее среднее значение, а дисперсия - разброс около этого среднего значения. Центральный момент третьего порядка 3 характеризует некоторую симметричность относительно математического ожидания в разбросе значений случайной величины. [26]
Для центрального момента третьего порядка можно дать некоторое наглядное пояснение, аналогичное тому, что математическое ожидание случайной величины характеризует некоторое ее среднее значение, а дисперсия-разброс около этого среднего значения. Центральный момент третьего порядка ц3 характеризует некоторую симметричность относительно математического ожидания в разбросе значений случайной величины. [27]
Здесь мы отметим, что дисперсия является, хотя и довольно грубой, мерой разброса значений случайной величины. Действительно, если дисперсия Уаг ( Х) 2 ( л:; - i) zf ( Xj) мала, то каждый член этой суммы тоже мал. Иначе говоря, при малой дисперсии большие отклонения X от среднего JL маловероятны. Обратно, большая дисперсия указывает на то, что не все значения случайной величины X лежат вблизи от математического ожидания. [28]
Хотя среднее абсолютное отклонение представляет собой удачную меру изменчивости, с ним не совсем удобно работать. При алгебраических выкладках знак абсолютной величины часто сильно осложняет подсчеты - и это первая причина, по которой желательно было бы выбрать другую меру разброса значений случайной величины. Однако просто среднее отклонение такой мерой служить не может, поскольку в силу следствия 2 ( стр. [29]
Слово дисперсия означает разброс, отклонение, рассеяние. Это слово используется для обозначения различных понятий. Например, в статистике дисперсией называют среднюю квадратичную ошибку или меру разброса значений случайной величины от среднего. В оптике под дисперсией понимают круг явлений, берущий начало в известных опытах Ньютона по различному преломлению цветных лучей в призме. [30]
Страницы: 1 2