Cтраница 2
Распределение суммы двух независимых равномерно распределенных случайных величин подчиняется закону Симпсона. [16]
![]() |
График плотности равномерного распределения.| График функции равномерного распределения. [17] |
В то же время любая равномерно распределенная случайная величина может быть получена линейным преобразованием некоторой фиксированной равномерно распределенной случайной величины. [18]
Определим математическое ожидание и дисперсию равномерно распределенной случайной величины. [19]
Поэтому рассмотрим кратко способы формирования равномерно распределенных случайных величин. [20]
Найти среднее арифметическое реализации 50 равномерно распределенных случайных величин, полученной в задаче 24 гл. [21]
Поэтому можно сказать, что вероятность попадания равномерно распределенной случайной величины на какой-либо отрезок пропорциональна длине этого отрезка и не зависит от его положения внутри области возможных значений. [22]
Нормально распределенные случайные величины обычно получают из равномерно распределенных случайных величин. [23]
Поэтому можно сказать, что вероятность попадания равномерно распределенной случайной величины на какой-либо отрезок пропорциональна длине этого отрезка и не зависит от его положения внутри области возможных значений. [24]
Объясним теперь, что в настоящем контексте означает равномерно распределенная случайная величина. [25]
Отметим в заключение одно важное свойство суммы п независимых равномерно распределенных случайных величин: распределение этой суммы очень быстро ( по мере роста числа слагаемых) приближается к нормальному закону. [26]
![]() |
Зависимость К [ ( Р &. [27] |
Вариацию показаний ( или выходного сигнала) принято считать равномерно распределенной случайной величиной. [28]
![]() |
Датчик случайных величин, распределенных по закону. [29] |
Пуассона, приведена на рис. 9.8. Согласно этому алгоритму количество равномерно распределенных случайных величин, которые производятся, изменяется в зависимости от результатов предыдущих испытаний. [30]