Распределение - вероятность
Cтраница 1
Распределение вероятностей ( probability distribution), к которому стремится функция результатов наблюдений ( statistic) при размере выборки, приближающемся к бесконечности. Это понятие полезно при эконометрических оценках ( estimators) свойств больших выборок. [1]
Распределение вероятностей, показывающее вероятность, с которой две или более переменных одновременно принимают определенные значения ( или попадают в определенные интервалы), и включающее такие их параметры, как средние величины ( means) и дисперсии ( variances) отдельных переменных, а также ковариации ( covariances) между ними. [2]
Распределение вероятностей ( probability distribution), скошенное вправо ( skewed totheright), в котором логарифмы ( logarithms) значений переменной следуют нормальному распределению. Это распределение в значительной степени подобно распределению дохода ( distribution of income) во многих странах мира. [3]
Распределения вероятностей (13.23) - (13.25), зависящие от двух параметров дальнего порядка, в соответствии с условием I принимают только три различных значения и, следовательно, описывают упорядоченные фазы, состоящие из трех подрешеток. [5]
Распределение вероятностей (2.99) было впервые найдено Богуславским и носит название распределения Богуславского. [6]
 |
Вероятность присутствия электрона в различных стационарных состояниях в зависимости от направления для атома водорода ( по Уайту. [7] |
Распределение вероятности имеет вращательную симметрию относительно лежащей в плоскости рисунка средней вертикальной оси каждой фигуры. [8]
Распределения вероятностей ( 25) называются составными ( или сложными) пуассоновскими распределениями, тогда как ( 27) описывает обычное пуассоновское распределение. Первые составляются из вторых, см. упр. [9]
Распределение вероятностей для вектора, соединяющего-концы идеальной полимерной цепи, гауссово. [10]
Распределение вероятности в пространстве является стационарным. Состояния микрочастицы, удовлетворяющие этому условию, называются стационарными состояниями. Следовательно, амплитудное уравнение Шредингера описывает стационарные состояния микрочастиц. [11]
Распределение вероятностей эволюционирует во времени. [12]
Распределение вероятностей для координат в стационарном состоянии определяется квадратом ФП 2 п 2; мы видим, что оно не зависит от времени. [13]
Распределение вероятностей для координат в стационарном состоянии определяется квадратом ФП 2 Фп мы видим, что оно не зависит от времени. [14]
Распределение вероятностей, определяемое таблицей (2.14), называется биномиальным распределением вероятностей. [15]
Страницы: 1 2 3 4