Данная случайная величина

Cтраница 2

Очевидно, что сумма вероятностей должна равняться единице, если данная случайная величина всегда принимает одно из возможных значений. [16]

По коэффициенту вариации можно оценить закон распределения, который имеет данная случайная величина. [17]

Для доверительной оценки полученного среднего значения необходимо установить вид функции распределения данной случайной величины. По виду вариационного ряда можно предположить, что вероятность отказа трубы подчиняется экспоненциальному закону распределения. [18]

Часто из тех или иных соображений можно предположить, что функция распределения данной случайной величины ( генеральной совокупности) имеет вид, принадлежащий некоторому типу распределений; например, что генеральная совокупность имеет нормальное распределение, показательное распределение или какой-либо другой вид распределения. Таким образом, выдвигается некоторая гипотеза. Для подтверждения или отклонения данной гипотезы рассматривают некоторую выборку, которая извлечена из данной генеральной совокупности. Определяют по вариантам данной выборки значения параметров, входящих в формулу теоретической функции распределения. Заменяя найденные значения параметров в формулах функции распределения, получим конкретную функцию, которая является аппроксимацией выборочных распределений теоретическими распределениями. Таким образом, распределения конкретных выборок аппроксимируются теоретическими. Сопоставляя полученные результаты с данными практики, принимаем или отвергаем выдвинутую гипотезу о виде функции распределения. [19]

Соответствие между всеми возможными значениями дискретной случайной величины и их вероятностями называется законом распределения данной случайной величины. [20]

Такие кривые называются теоретическими кривыми распределения, а характер зависимости Y от х - законом распределения данной случайной величины. [21]

Соответствие между всеми возможными значениями дискретной случайной величины и их вероятностями на-в: гвается законом распределения данной случайной величины. [22]

Могут возникнуть, например, вопросы: согласуются ли результаты эксперимента с гипотезой о том, что данная случайная величина подчинена закону распределения ф ( х), указывают ли найденные характеристики зависимости между двумя случайными величинами на наличие действительной зависимости. [23]

Функция ( а и многоуголь - [ IMAGE ] Функция ( а и кривая ( б ник ( б распределения дискретной распределения непрерывной случай-случайной величины ной величины. [24]

Соотношение, устанавливающее количественную связь между отдельными значениями случайной величины и их вероятностями, называется законом распределения данной случайной величины. Закон распределения может быть задан аналитически в виде таблицы, называемой рядом распределения, или графически в виде многоугольника распределения. [25]

График плотности вероятности по закону равной вероятности. [26]

Кроме математического ожидания, другой важной характеристикой случайной величины является ее дисперсия, которая представляет собой меру рассеяния данной случайной величины по отношению к ее математическому ожиданию. [27]

Если получена статистическая функция распределения для некоторой случайной величины х, то вопрос о том, следует ли считать данную случайную величину подчиняющейся нормальному закону распределения или нет, иногда решают так. [28]

Истинная величина данного показателя надежности остается неизвестной - для этого надо провести - бесконечное количество наблюдений и замеров Поэтому нельзя абсолютно достоверно утверждать, что данная случайная величина больше или меньше любой конкретной неслучайной величины. Однако методы теории вероятностей позволяют с любой достоверностью определить интервал, где она находится. [29]

Главное внимание уделено вопросам применения в задачах идентификации состоятельных, по терминологии А.Н. Колмогорова мер зависимости случайных величин ( процессов), то есть таких мер, которые обращаются в нуль тогда и только тогда, когда данные случайные величины ( процессы) стохастически независимы. [30]

Страницы: 1 2 3