Распределение - непрерывная случайная величина
Cтраница 3
 |
Иллюстрация к свойству 2 з Jf ( x dx l. [31] |
Приведем далее в качестве примеров некоторые часто встречающиеся шконы распределения непрерывных случайных величин, заданных с помощью плотностей распределения вероятности. [32]
Доказанные свойства позволяют представить, как выглядит график функции распределения непрерывной случайной величины. [33]
Приведем далее в качестве примеров некоторые часто встречающиеся законы распределения непрерывных случайных величин, заданных с помощью плотностей распределения вероятности. [34]
 |
Функциональная связь между основными показателями безотказности объектов. [35] |
Для определения значений основных показателей надежности необходимо знать законы распределения непрерывных случайных величин, которыми являются наработка на отказ, или время между отказами объекта, а также характеристики потоков случайных событий, представляющих собой последовательность отказов объекта. Закон распределения времени между отказами, позволяющий достаточно просто определить все основные показатели надежности, является важнейшей характеристикой потока отказов. [36]
Наиболее часто применяемым при решении задач статистического контроля качества распределением непрерывной случайной величины X является нормальное распределение, рассмотрением которого и ограничимся в этой главе. [37]
Тогда важно установить, как влияют некоторые наиболее распространенные законы распределения непрерывной случайной величины d на значение плотности укладки волокон а, что позволит в дальнейшем перейти к практическим рекомендациям. [38]
Кррме этих распределений, рассматриваются еще и некоторые другие законы распределения непрерывных случайных величин, нашедшие применение в технических приложениях. [39]
Из свойств интеграла с переменным верхним пределом следует, что функция распределения непрерывной случайной величины непрерывна и дифференцируема на всей числовой оси. [40]
Из свойств интеграла с переменным верхним пределом следует, что функция распределения непрерывной случайной величины непрерывйа и дифференцируема на всей числовой оси. [41]
Заданная тем или иным способом зависимость плотности распределения случайной величины от ее конкретного значения называется законом распределения непрерывной случайной величины. [42]
Успешное применение функций вероятности Гаусса - Лапласа для оценки результатов химического анализа ограничено тем, что они описывают распределение непрерывных случайных величин, а аналитик всегда имеет дело лишь с конечно-значной выборкой результатов анализа. [43]
Успешное применение функций вероятности Гаусса - Лапласа для оценки результатов химического анализа ограничено тем, что они описывают распределение непрерывных случайных величин, а аналитик всегда имеет дело лишь с конечной выборкой результатов анализа. [44]
Отсюда по доказанной теореме заключаем, что равномерное распределение является единственным распределением, обладающим максимальной энтропией среди всех распределений непрерывных случайных величин с возможными значениями, полностью находящимися в той же ограниченной области. [45]
Страницы: 1 2 3 4