Cтраница 1
Распределение результатов наблюдения считается отличным от нормального, если не выполняется хотя бы один из этих двух критериев. [1]
Такое распределение результатов наблюдений называется равномерным. [2]
Если распределение результатов наблюдений можно считать приближенно нормальным, то в качестве результата измерения можно принять оценку Хубера, которая получается итерационным методом. [3]
Закон распределения результатов наблюдений позволяет количественно оценить рассеяние результатов наблюдений и средних (1.1) около Хг. Существуют границы Xr k ( Xy, в которых лежит основная часть ( Р %) выборочных средних. Интервал значений средних Хг - г - f - A и вероятность Р называются доверительными. [4]
Проверяют нормальность распределения результатов наблюдения. [5]
Проверяют нормальность распределения результатов наблюдений. [6]
Проверяем нормальность распределения результатов наблюдения. Ввиду того, что число наблюдений имеет незначительную величину ( п 18), то для проверки нормальности можно воспользоваться понятием статистической функции распределения результатов наблюдений. [7]
Предположим, что распределение результатов наблюдений, производимых в обычных условиях, следует нормальному закону N ( x; а; а) и подозрительным я. [8]
Непрерывность интегральной функции распределения результатов наблюдений выражает собой тот, казалось бы, очевидный факт, что результат наблюдения может принять любое до опыта выбранное значение только с нулевой вероятностью. [9]
Рассмотрим случай, когда распределение результатов наблюдений нормальное, а их дисперсия неизвестна. [10]
Проверяют гипотезу о нормальности распределения результатов наблюдения. [11]
Предположение о нормальности функции распределения результатов наблюдений необходимо для построения критериев согласия и методов поиска особых областей. [12]
Теперь рассмотрим случай, когда распределение результатов наблюдений нормально, но их дисперсия неизвестна. [13]
Коэффициент k зависит от закона распределения результатов наблюдений и вероятности нахождения случайной погрешности в заданном интервале. [14]
Проверяют гипотезу о том, что распределение результатов наблюдений - гауссовское. [15]