Гауссовская случайная величина

Cтраница 2

Но эта разность является частным случаем общей квадратичной формы комплексных гауссовских случайных величин, рассматриваемых в гл. [16]

Сумма п статистически независимых гауссовских случайных величин также является гауссовской случайной величиной. [17]

У Aid, то отсюда следует, что xz - гауссовская случайная величина с нулевым средним и дисперсией А. Заметим, что эта схема передачи требует, чтобы передатчик знал ( п - - 1) - й принятый символ перед передачей n - го символа. [18]

Равенство в (8.2.7) имеет место, если хп - статистически независимые гауссовские случайные величины с нулевыми средними. [19]

В приложении приводится таблица значений функции распределения ( стандартной) гауссовской случайной величины. [20]

Графики ФПВ для случайной величины с хи-квадрат-распределением для нескольких значений степеней свободы. [21]

Теперь рассмотрим нецентральное хи-квадрат-распределение, которое является результатом возведения в квадрат гауссовской случайной величины с ненулевым средним. [22]

При построении доверительных интервалов важную роль играют распределения некоторых функций от гауссовских случайных величин. [23]

Следовательно, любая линейная комбинация гауссовских случайных величин 2г также является гауссовской случайной величиной. Множество случайных величин, для которых каждая конечная линейная комбинация гауссовская, называется множеством совместно гауссовских случайных величин так, что множество zt, рассмотренное выше, является множеством совместно гауссовских случайных величин. [24]

Скорость как функция искажения для гауссовского дискретного по времени источника с дисперсией Лис квадратично-разностным иска. [25]

При таком истолковании и v 2, где v и z - независимые гауссовские случайные величины ( рис. 9.7.2) и тест-канал является обращенным каналом с аддитивным гауссовым шумом. [26]

Теперь (10.1.38) как раз определяет вероятность того, что линейная комбинация статистически независимых гауссовских случайных величин с нулевым средним меньше некоторого отрицательного числа. [27]

При заданном x t) член Sj представляет собой сумму квадратов двух одинаково распределенных гауссовских случайных величин и, следовательно, st имеет экспоненциальное распределение. [28]

А, В и С являются константами; Xk и Yk - пара коррелированных гауссовских случайных величин. [29]

Предполагаемая форма реализаций и оценка ее вероятностей с помощью га-мерного распределения случайного процесса. [30]

Страницы: 1 2 3 4