Условное распределение

Cтраница 2

Поскольку условное распределение Z одинаково для всех значений X, случайные величины Z и X независимы. Далее, обычная теория выбора из нормального распределения, изложенная в § 4.7, показывает, что условное распределение Z при заданном значении w параметра W также является стандартным нормальным. [16]

W условное распределение Z есть многомерное i-распределение с k ( п - 1) степенями свободы, вектором сдвига 0 и матрицей точности гаг. [17]

Поскольку условное распределение X при W w - нормальное со средним w и мерой точности пг ( см. упр. [18]

Поскольку регулярные условные распределения не всегда существуют, введем видоизменение этого понятия, достаточное для решения ряда задач, возникающих в приложениях. [19]

Рассмотрим теперь условное распределение величины U, если известно, что сумма М величин Ug принимает очень большое значение и. В случае же Коши ( равно как и в случае броуновских возвращений) следует ожидать прямо противоположного результата: все слагаемые, кроме одного, будут очень малы. [20]

Кроме условных распределений fQ ( Y)) и / ( Y), нам потребуется априорная ( доопытная) вероятность / того, что гипотеза Я0 имеет место. [21]

Область случайных вариаций случайной величины ( X, х. [22]

Понятие условного распределения было введено нами при решении задачи 11, здесь мы рассмотрим это понятие с несколько более общей точки зрения. [23]

Для условных распределений вводят числовые характеристики по аналогии с безусловными распределениями. [24]

Кроме условных распределений f ( ( у) и f ( у), нам потребуется априорная ( доопытная) вероятность Р того, что гипотеза Я0 имеет место. [25]

Понятие условного распределения может быть выражено в терминах а-подполей событий. [26]

Вид условного распределения ( 1) в работе [1] определяется сформулированной ниже теоремой. [27]

Напомним, условные распределения для дискретных величин и для величин с плотностью вероятности были введены нами на стр. [28]

Если рассматривать условные распределения Y при фиксированном X - Xj, то аналогично можно получить линии регрессии I случайной величины Y на X. В общем случае линии регрессии не совпадают. [29]

Аналогично определяется условное распределение набора ел. Хп) относительно набора ел. [30]

Страницы: 1 2 3 4