Cтраница 1
Распределение данной случайной величины X найдено в примере 1 предыдущего пункта. [1]
Составим таблицу распределения данной случайной величины. [2]
Возникает Н.р., когда данная случайная величина представляет собой сумму большого числа независимых случайных величин, каждая из к-рых играет в образовании всей суммы незначит. НОРМАЛЬНОЕ УСКОРЕНИЕ, составляющая ускорения точки при криволинейном движении, направленная по нормали к ее траектории в сторону центра кривизны. [3]
В вероятностных терминах: данную случайную величину нужно представить в виде суммы независимых слагаемых. При исследовании нетривиальных решений выясняется ( см., например, [64]), что существуют неразложимые в виде ( 11) функции распределения - аналоги простых чисел в задаче о разложении чисел на множители. [4]
Поскольку предположение основано на результатах опытных данных случайных величин, оно должно быть подтверждено обычными методами математической статистики по критериям согласия. При числе наблюдений более 40 рекомендуется принимать критерий согласия х2 - Пирсона. [5]
При проверке того, является ли данная случайная величина Т безгранично делимой, проще всего исходить из вида ее характеристической функции ф ( /) Если для любого п 1 можно найти такие характеристические функции ф ( 0, что ф ( t) [ ф ( /) ], то Т безгранично делима. [6]
При проверке того, является ли данная случайная величина Т безгранично делимой, проще всего исходить из вида ее характеристической функции ф ( 0 - Если для любого nS l можно найти такие характеристические функции ф ( /), что ср ( t) [ ф ( /) ], то Т безгранично делима. [7]
Опыт, состоящий в наблюдении над данной случайной величиной, выявляет некоторое определенное значение этой величины. [8]
Если же значения, которые может принимать данная случайная величина X, заполняют конечный или бесконечный промежуток а, Ь [ числовой оси Ох, то случайная величина называется непрерывной. [9]
Если же значения, которые может принимать данная случайная величина X, заполняют целый конечный или бесконечный промежуток ] а, Ь [ числовой оси Ох, то случайная величина называется непрерызной. [10]
Если же значения, которые может принимать данная случайная величина X, заполняют конечный или бесконечный промежуток ( а, Ь) числовой оси Ох, то случайная величина называется непрерывной. [11]
Если же значения, которые может принимать данная случайная величина X, заполняют конечный или бесконечный промежуток ( а. Ох, то случайная величина называется непрерывной. [12]
Если же значения, которые может принимать данная случайная величина X, заполняют целый конечный или бесконечный промежуток ( А, В) числовой оси Ох, то случайная величина называется непрерывной. [13]
Если же значения, которые может принимать данная случайная величина X, заполняют целый конечный или бесконечный промежуток ] а, Ь [ числовой оси Ох, то случайная величина называется непрерывной. [14]
Характер зависимости у от х называется законом распределения данной случайной величины. Характер распределения случайной величины может быть выражен также при помощи основных численных характеристик - щентра группирования отклонений и меры рассеяния отклонений от этого центра. [15]