Непрерывная случайная величина

Cтраница 3

Непрерывными случайными величинами из примеров, приведении выше, являются: отклонение размера изготовленной де1али от номинала; отклонение точки попадания от центра цели. [31]

Равномерно распределенной непрерывной случайной величиной называется величина, имеющая неизменную плотность вероятности. Функция распределения в силу этого изменяется по линейному закону. [32]

Если непрерывная случайная величина принимает значения лишь в пределах некоторого конечного интервала от Х до X. [33]

Если непрерывная случайная величина принимает значения лишь в пределах некоторого конечного интервала от Х до Xt с постоянной плотностью вероятностей, то такой закон распределения называют равномерным. [34]

Пусть непрерывная случайная величина X следует закону распределения с плотностью р ( х; в), где параметр 6 подлежит оценке по результатам эксперимента. Хп образуют случайную пыборку, т, е, что. [35]

Пусть непрерывная случайная величина X подчиняется закону равномерного распределения вероятностей. [36]

Различают дискретные и непрерывные случайные величины. [37]

Для непрерывных случайных величин функция распределения задается аналитически, если это возможно, или графически. [38]

Задание непрерывной случайной величины с помощью функции распределения не является единственным. [39]

Для непрерывной случайной величины функция распределения F ( x) называется также интегральной функцией распределения вероятностей случайной величины. Если F ( х) дифференцируема, то p ( x) F ( x) называется плотностью распределения вероятностей случайной величины или дифференциальной функцией распределения вероятностей. [40]

Функция распределения случайной величины х. а - непрерывной. б - дискретной. [41]

Для непрерывных случайных величин может быть определена еще одна форма закона распределения: плотность вероятности или плотность распределения. [42]

Примеры интегральных функций распределения двух дискретных случайных величин.| Пример интегральной функции распределения непрерывной случайной переменной. [43]

ИФР непрерывной случайной величины обычно изменяется так, как показано на ис. [44]

Для непрерывной случайной величины с плотностью распределения р ( х, а), зависящей от неизвестного параметра а, метод максимального правдоподобия остается в силе. [45]

Страницы: 1 2 3 4