Распределение - результат - наблюдение
Cтраница 2
При малом числе наблюдений 11л50 нормальность распределения результатов наблюдений проверяется с помощью двух критериев. [16]
До сих пор предполагалось, что функция распределения результатов наблюдений известна с точностью до значении нескольких параметров. Однако в приложениях часто встречается случай, когда вид функции распределения неизвестен. [17]
До сих пор предполагалось, что функция распределения результатов наблюдений известна с точностью до значений нескольких параметров. Однако в приложениях часто встречается случаи, когда вид функции распределения неизвестен. У - те же величины X /, но расположенные и порядке возрастания. [18]
Отдельные точки располагаются очень близко к прямой, поэтому распределение результатов наблюдений можно считать нормальным. [19]
Среднее квадратическое отклонение результата наблюдения - пара метр функции распределения результатов наблюдений, характеризующий их рассеивание и равный корню квадратному из дисперсии результата наблюдения. [20]
В большинстве случаев приведенные обстоятельства не мешают считать интегральную функцию распределения результатов наблюдений непрерывной функцией, а непрерывность значительно упрощает анализ случайных погрешностей. [21]
Так как в подавляющем большинстве случаев действительные значения параметров законов распределения результатов наблюдений и их погрешностей неизвестны, то мы рассмотрим здесь лишь критерии, основанные на статистических оценках этих параметров. [22]
 |
График зависимости Zk ( U. [23] |
Если число измерений ( наблюдений) достаточно велико ( п 40), то нормальность распределения результатов наблюдения можно проверить следующим способом. [24]
Оценка нормальности распределения при п 4G При малом числе наблюдений для оценки нормальности применяют статистическую функцию распределения результатов наблюдений Для ее построения результаты наблюдений формирую. [25]
 |
Функции распределения. [26] |
Дут четко соответствовать единицам последнего разряда, а в аналоговых приборах - некоторой доле цены деления, В большинстве случаев приведенные обстоятельства не мешают считать интегральную функцию распределения результатов наблюдений непрерывной функцией, что упрощает анализ случайных погрешностей. [27]
При перемещении точки х вправо вдоль числовой оси, вероятность того, что в результате измерения точка Xi расположится левее х, не может уменьшаться. Следовательно, интегральная функция распределения результатов наблюдений является неубывающей функцией аргумента. При дальнейшем увеличении координаты х событие Хг х становится все более и более достоверным, а его вероятность асимптотически приближается к единице. В пределе при я - - оо это событие становится невозможным, и его вероятность стремится к нулю. [28]
При установлении числа интервалов /, на которые разбивают все наблюдения, необходимо иметь в виду, что в каждом интервале должно быть не менее 8 - 10 наблюдений. Только в этом случае может быть обеспечена досто-верная проверка гипотезы о виде закона распределения результатов наблюдений. Интервалы, в которых число наблюдений менее 8, необходимо объединять с соседними. Это несколько ухудшает качество проверки гипотезы. [29]
Для оценки точности ряда наблюдений существует несколько способов. Наиболее распространена оценка в виде среднего квадра-тического отклонения результата наблюдений, под которым понимают параметр функции распределения результатов наблюдений, характеризующий их рассеивание и равный корню квадратному из дисперсии результата наблюдения с положительным знаком. [30]
Страницы: 1 2 3