Распределение - лаплас
Cтраница 1
Распределение Лапласа используется при обработке геохимических данных, при подсчете запасов месторождений полезных ископаемых. [2]
Распределением Лапласа следует пользоваться в тех случаях, когда точностные характеристики заранее неизвестны или нестабильны во времени. [3]
Обычно распределение Лапласа определяют, указывая его плотность распределения. [4]
Случайная погрешность подчиняется распределению Лапласа. Требуется вычислить оценку максимального правдоподобия для истинного значения. [5]
Композиция равномерного распределения и распределения Лапласа ( двустороннее экспоненциальное распределение рис. 2 - 1 6) показано на рис. 2 - 2, г и имеет длинные, полого спадающие хвосты кривой результирующего распределения. [6]
Распределение с такой плотностью называется распределением Лапласа. [7]
Однако авторы [2] утверждают, что закон распределения Лапласа р ( Д) ( 2К) - 1 ехр - 1Д1 / А, - а именно, он и является теоретической основой2 МНМ - также может выступать как предельный. [8]
Отсюда, в частности, следует, что распределение Лапласа ( упражнение 6 к главе 5) безгранично-делимо. [9]
Отсюда, в частности, следует, что распределение Лапласа ( упр. [10]
С помощью удобных выражений установлены моменты приближения к распределению Лапласа - Гаусса. Гауссовский характер не сохраняется, если принимать во внимание другие причины дисперсии, но выражение в общем виде может быть получено. [11]
Полученные выражения представляют собой известные выражения для плотности вероятности дискретного нормального распределения ( распределения Лапласа), что позволяет считать процессы накопления хода и погрешности ТСХ близкими к нормальным случайным последовательностям. [12]
Эта обобщенная модель интересна тем, что обычно в учебниках по теории вероятностей распределения Лапласа, нормальное и равномерное рассматриваются разрозненно, без какой-либо взаимосвязи. Соотношения же ( 2 - 8) и ( 2 - 9) показывают, что все они являются представителями единого большого класса экспоненциальных распределений. При этом единственным параметром, характеризующим их форму, а следовательно, и их свойства, является показатель степени а описывающей их симметричной двусторонней экспоненты. [13]
Позднее мы увидим, что при А ( х) 1 - е - х распределение Лапласа при суммировании до случайного индекса играет такую же роль, как и нормальное распределение в классической постановке предельных теорем для сумм одинаково распределенных независимых слагаемых. [14]
Аргументом функции плотности вероятности в распределении Стьюдента служит переменная величина /, подобная величине и в распределении Лапласа. [15]
Страницы: 1 2 3