Неслучайная величина

Cтраница 2

Математическое ожидание погрешности измерений есть неслучайная величина, относительно которой рассеиваются другие значения погрешностей при повторных измерениях. Дл: ] Д с - Как числовая характеристика погрешности М [ Ддг ] показывает на смещенность результатов измерения относительно истинного значения измеряемой величины. [16]

Добавление к стационарному случайному процессу неслучайной величины или неслучайной функции не меняет его корреляционной функции. Это происходит из-за того, что при добавлении неслучайной величины к стационарной случайной функции появляется регулярная составляющая, изменяющая лишь математическое ожидание этой функции, а вид центрированного случайного процесса сохраняется прежним. [17]

Таким образом, математическое ожидание неслучайной величины равно самой величине. [18]

Таким образом, математическое ожидание неслучайной величины равно самой величине. [19]

Здесь отмечается трудность практического различения случайных и неслучайных величин. На отнесение погрешности к случайной или систематической влияет также сфера применения результатов. Отмечается целесообразность разделения систематической ( типа В) неопределенности на более четкие группы: основанные на экспериментальных данных и основанные цел и мэм на суждении экспериментатора. Отмечаются четыре области использования результатов измерений, где оценивание и отнесение к той или иной группе неопределенности может производился по-разному: научные исследования, стандартные спра-ьо 4н: е данные, стандартные образцы, калибровочные и эталонные аттестаты. [20]

Графики, иллюстрирующие отклонение СФ X ( t и Y ( t от их МО. [21]

МО неслучайной величины равно самой неслучайной величине. Поэтому при значениях аргумента t, для которых СФ является неслучайной величиной, совокупность этих неслучайных величин образует МО случайной функции. [22]

Длительность такта тт) принимается неслучайной величиной. [23]

Предполагалось, что время обслуживания - неслучайная величина; если время обслуживания случайно, то расчет прс изводится аналогично. Разумеется для разыгрывания с лучайного времени обслуживания надо задать законы его распределения для каждого канала. [24]

В первом случае, когда коэффициенты неслучайные величины, они могут быть заданы. [25]

Числовые вероятностные характеристики погрешностей, представляющие собой неслучайные величины, теоретически определяются при бесконечном числе опытов. Практически число N опытов всегда ограничено. Поэтому реально пользуются статистическими числовыми характеристиками, которые принимают за искомые вероятностные характеристики и называют оценка-м и характеристик. Чтобы подчеркнуть различие между формулами вероятностных характеристик и их оценок, последние отмечают звездочкой. [26]

Числовые вероятностные характеристики погрешностей, представляющие собой неслучайные величины, теоретически определяются при бесконечном числе опытов. Практически число N наблюдений всегда ограничено. Поэтому реально пользуются статистическими числовыми характеристиками, которые принимают за искомые вероятностные характеристики и называют оценками характеристик. [27]

Из опыта получен ряд значений двух неслучайных величин, связанных функциональной зависимостью. Ошибки измерений пренебрежимо малы по сравнению со значениями величин. [28]

Истинные значения характеристик случайных процессов являются неслучайными величинами или функциями и математически определяются по бесконечному множеству реализаций или по реализации бесконечной длительности, если случайный процесс стационарный и эргодический. При проведении эксперимента число реализаций всегда ограничено, а длительность реализации стационарного эргодического процесса конечна. [29]

В рамках предпосылок регрессионного анализа х - неслучайная величина, а Ъ0 и bt - случайные величины, так как они являются функциями результатов эксперимента. Следовательно, у - тоже случайная величина, связанная с некоторой суммой двух величин Ь0 л Ьх. Дисперсии и ковариация Ъ0 и Ъ1 уже известны. Они являются элементами матрицы дисперсий-кова-риаций. [30]

Страницы: 1 2 3 4