Распределение - величина
Cтраница 1
Распределение величины 0 096 мм между слагаемыми правой части этого уравнения может быть различным в зависимости от технологических возможностей каждого данного завода. [1]
Распределение величины / IQ не зависит от М и совпадает с распределением случайной величины JJLQ ( TI, N) из классической задачи о дробинках. [2]
Распределение величины t называется f - распределением или распределением Стьюдента. [3]
Распределение величины г может быть получено из - распределения и, следовательно, также может рассматриваться как частный случай / - распределения. При больших значениях / г-распределение близко к нормальному распределению, при / - оо мы получаем доверительные границы, соответствующие пределам для нормального распределения. [4]
Распределение величины м подчиняется закону равной вероятности. [5]
 |
Основные схемы регулировки усиления. [6] |
Распределение величин t & по группе промежуточных каскадов может быть принято в первом приближении равномерным. [7]
Распределение величины z также является нормальным, и поэтому величины M ( z) и D ( z) будут параметрами этого распределения. [8]
Распределение величин Р по интервалу 2 Р 11 5 неравномерно. Более половины их значений не превышает 5, вследствие чего в этой области данный параметр мало пригоден для классификации. [9]
Распределение величины t должно быть, очевидно, то жег что и соответственной величины для равноточных измерений, так как все изменения, связанные с неравноточностью в ее структуре, уже учтены. [10]
Распределение величины х, таким образом, полностью известно, если известна величина параметрического вектора. [11]
Распределение величины (2.1.9) является распределением Стью-дента с ( n, nz - 2) степенями свободы. [12]
Распределение величины и подчиняется закону равной вероятности. [13]
Распределение величины t no f n - l степеням свободы носит название распределения Стьюдента. Сравним его с распределением Лапласа. [14]
Распределение величин х, полученных при использовании формулы ( 1) для целого ряда ( большого числа) опытов; в каждом из опытов производится ограниченное количество ( N0) наблюдений. [15]
Страницы: 1 2 3 4