Распределение - непрерывная случайная величина
Cтраница 2
Среди всех законов распределения непрерывной случайной величины X, для которых плотность вероятности равна нулю вне интервала а х Ь, определить закон распределения с максимальной дифференциальной энтропией. [16]
Среди всех законов распределения непрерывной случайной величины X, для которых плотность вероятности равна нулю при х 0, найти при заданном математическом ожидании М [ X ] закон распределения с максимальной дифференциальной энтропией. [17]
Среди всех законов распределения непрерывной случайной величины X, для которых плотность вероятности равна нулю вне интервала а х Ь, определить закон распределения с максимальной дифференциальной энтропией. [18]
Среди всех законов распределения непрерывной случайной величины X, для которых плотность вероятности равна нулю при дг 0, найти при заданном математическом ожидании М [ X ] закон распределения с максимальной дифференциальной энтропией. [19]
Рассмотрим простейшие типовые законы распределения непрерывных случайных величин. [20]
 |
Зависимость относительного стандартного отклонения Sr n от оптической плотности D. [21] |
В принципе нормальный закон описывает распределение непрерывных случайных величин, однако, если интервал между соседними значениями дискретной величины невелик, он с хорошим приближением приложим и для характеристики распределения дискретных случайных величин. Так, по нормальному закону распределены скорости отдельных молекул газов. [22]
На рис. 3.7 показана функция распределения непрерывной случайной величины X, дифференцируемая во всех точках, кроме трех точек излома. [23]
Символические графики интегральной и дифференциальной функций распределения непрерывной случайной величины Т представлены на рис. 5.4 и 5.5 соответственно и могут быть проинтерпретированы следующим образом. [24]
Переходя теперь к детальному анализу функций распределения непрерывных случайных величин, мы должны понятие плотности вероятности рассмотреть более подробно. [25]
Доказать, что среди всех законов распределения непрерывных случайных величин, принимающих значения из интервала ( а Ь), максимальную энтропию имеет равномерное распределение. [26]
Приведем несколько примеров часто встречающихся законов распределения непрерывных случайных величин. [27]
В прикладных задачах предполагают, что функции распределения непрерывных случайных величин дифференцируемы во всей области возможных значений случайных величин. При таком предположении непрерывная случайная величина X чаще всего описывается плотностью распределения вероятности PI ( X), которая иногда называется дифференциальным законом распределения или дифференциальной функцией распределения. [28]
Кривые / - 4 - примеры интегральных функций распределения непрерывных случайных величин. Кривой / отвечает случайная величина, ограниченная интервалом а, Ь ]; кривая 2 описывает распределение неограниченной ( в пределах графика) случайной величины. [29]
Кривые / - 4 - примеры интегральных функций распределения непрерывных случайных величин. Кривой / отвечает случайная величина, ограниченная интервалом [ а, Ь ]; кривая 2 описывает распределение неограниченной ( в пределах графика) случайной величины. [30]
Страницы: 1 2 3 4