Cтраница 2
Для независимых случайных величин свойством аддитивности обладают дисперсии, а не среднеквадратичные ошибки. [16]
Хп независимых случайных величин, где X ] равно 1, если; - е испытание закончилось удачей, и равно 0 в противном случае. [17]
Для независимых случайных величин корреляционный момент равен нулю. [18]
Для независимых случайных величин свойством аддитивности обладают дисперсии, а не среднеквадратичные ошибки. [19]
Для независимых случайных величин коэффициент корреляции равен нулю, но он может быть равен нулю для некоторых зависимых величин, которые при этом называются некоррелированными. Для случайных величин, имеющих нормальное распределение, отсутствие корреляции означает и отсутствие всякой зависимости. [20]
Сумма независимых случайных величин, каждая из которых распределена по закону Пуассона, тоже распределена по закону Пуассона. [21]
Сложение независимых случайных величин, как мы видели в § 24, приводит к весьма сложной операции - композиции функций распределения слагаемых. Для характеристических функций эта сложная операция заменяется весьма простой - простым умножением характеристических функций. [22]
Для независимых случайных величин корреляционный момент равен нулю. Связь между п случайными величинами характеризуется нормированной корреляционной матрицей - таблицей, составленной из коэффициентов корреляции этих величин, взятых попарно. [23]
Сложение независимых случайных величин, как мы видели в § 21, приводит к весьма сложной операции - композиции функций распределения слагаемых. Для характеристических функций эта сложная операция заменяется весьма простой - простым умножением характеристических функций. [24]
Последовательности независимых случайных величин подробно изучаются в классической теории вероятности ( в первую очередь в связи с рассмотрением различных предельных теорем), но с точки зрения теории случайных функций они кажутся слишком уж специальным и простым примером. Однако многие важные типы случайных функций могут быть заданы соотношениями, сводящими недетерминированный характер величин X ( t) к их зависимости от некоторой последовательности независимых случайных величин. [25]
Для независимых случайных величин вероятность совместного наблюдения значений г / равна произведению вероятностей наблюдения каждого из значений. [26]
Сумма независимых случайных величин, каждая из которых распределена по закону Пуассона, тоже распределена по закону Пуассона. [27]
Для независимых случайных величин матрица S является диагональной, как это было указано выше. [28]
Для независимых случайных величин свойством аддитивности обладают дисперсии, а не среднеквадратичные ошибки. [29]
Для независимых случайных величин коэффициент корреляции равен нулю, но он может быть равен нулю для некоторых зависимых величин, которые при этом называются некоррелированными. Для случайных величин, имеющих нормальное распределение, отсутствие корреляции означает и отсутствие всякой зависимости. [30]