Cтраница 3
Берн штейн, Распространение предельной теоремы теории вероятностей на суммы зависимых величин, Успехи матем. [31]
В нескольких работах А. Я. Хинчина разбирается вопрос о применимости к последовательностям зависимых величин усиленного закона больших чисел. [32]
Иначе говоря, совместные измерения позволяют получить систему уравнений, связывающих зависимые величины между собой при различных их значениях. [33]
Видимо, указанный в ГОСТ случай является частным случаем раздельного измерения зависимых величин. В общем же случае измеряемые величины могут быть неод-ноименньщи и связь между ними может быть разнообразной. [34]
Та же серия опытов может быть использована для получения; ряда зависимых величин, которые все связаны между собой и к которым закон больших чисел неприменим, хотя дисперсии [ каждой: из них ограничены. [35]
Таким образом, величина 2Х - Х Х является суммой двух зависимых величин, однако ее платность задается формулой свертки. Более того, если U и V - две независимые иелч-чины с одинаковой плотностью yt it aU - - bV, cU - - d, то величина X Y имеет плотность Y ( a b c dfi что представляет собой свертку плотностей Yto bit величины X и Y ( c df величины Y; однако X и Y не являются независимыми. [36]
Видимо, указанный в ГОСТ случай является частным случаем раздельного измерения зависимых величин. В общем же случае измеряемые величины могут быть неодноименными и связь между ними может быть разнообразной. [37]
Заметим, что (6.7) есть пример приложения центральной предельной теоремы к последовательнэсти зависимых величин. [38]
В ряде задач изучаемую случайную величину удается представить в виде суммы более простых зависимых величин. [39]
Таким образом, формально предложенная модель удовлетворительно описывает статистическую связь между зависимой величиной и 15 факторами. Качество модели демонстрирует рис. 3.9, на котором представлено соотношение между фактом и прогнозом. С другой стороны, на рис. 3.10 приведено соотношение рассчитанной по модели величины удельного эффекта и стандартизированных остатков. [40]
Известны два основных метода решения задачи разделения ( авто-номизации) и измерения зависимых величин. Первый из них связан с составлением и решением системы уравнений, учитывающей известные зависимости между величинами, второй - с применением модели исследуемого объекта. [41]
Выбор оптимального решения или сравнение двух альтернативных решений проводится с помощью некоторой зависимой величины ( функция), определяемой проектными параметрами. Таким образом, целевая функция - это глобальный критерий оптимальности в математических моделях, с помощью которых описываются инженерные или экономические задачи. [42]
Выбор оптимального решения или сравнение двух альтернативных решений проводится с помощью некоторой зависимой величины ( функции), определяемой проектными параметрами. Таким образом, целевая функция - это глобальный критерий оптимальности в математических моделях, с помощью которых описываются инженерные или экономические задачи. [43]
Статистика JR2 показывает, что рассматриваемая модель объясняет 88 7 % изменчивости зависимой величины. Статистика Durbm-Watson ( DW) показывает на наличие корреляции между остатками и порядком появления данных в базе данных. Так как Р - значение меньше, чем 0 05, то это говорит о возможной корреляции между остатками и порядком появления данных в базе данных. [44]
Как видно из последнего соотношения, цу -, As и Т являются зависимыми величинами. [45]