Cтраница 3
Плотность вероятности условного распределения определяется аналогично определению условных вероятностей для дискретных случайных величин. [31]
Сумма вероятностей условного распределения равна единице. [32]
Это свойство условных распределений используют для контроля вычислений. [33]
Относительно аргумента хг условное распределение w ( xr x) обладает всеми свойствами обычного распределения вероятностей. [34]
Если при этом условные распределения P ( XjeD e) почти наверное не зависят от /, то, в силу теоремы 4 § 11, ( 6) влечет возможность представления вида ( 4), где Р9 - П - меры. Обратно, если верно ( 4) и Ре - П - меры, то в рамках построений предыдущего пункта с. [35]
Таким образом, условное распределение величины X в данном случае равномерно в интервале д; а ] / 1 - 1 / 2 / 62, длина которого зависит от у. Мы видели в примере 4, что безусловное распределение величины X в этом случае не является равномерным. [36]
Таким образом, условное распределение величины X в данном случае равномерно в интервале ж ау 1 - у2 / Ь2, длина которого зависит от у. Мы видели в примере 4.4, что безусловное распределение величины X в этом случае не является равномерным. [37]
В одних случаях само условное распределение выходной величины таково, что его плотность имеет медленно затухающие хвосты. [38]
Однако непосредственное использование условного распределения может оказаться весьма ценным, если наилучший в смысле среднеквадратической ошибки предсказатель является нелинейной функцией только немногих предыдущих значений, в частности в квантованной системе. При использовании этого метода иметь дело с нелинейностями так же несложно, как и с линейным случаем. [39]
Получим теперь вид условного распределения некоторых из компонент случайного вектора X при фиксированных значениях остальных. [40]
Чем больше частости условных распределений отличаются от частостей безусловного распределения, тем в большей мере признаки связаны между собой. Расчет коэффициента взаимной сопряженности основан на разностях частостей условных и безусловного распределений. Обозначим o j / i частости / - го столбца условного распределения по t - й строке и oj - частость того же столбца в безусловном распределении. [41]
Чтобы получить преобразование условного распределения S в предположении, что k частиц поступает в течение интервала неспособности зоны к разрушению, необходимо учесть постоянное время подготовки прорези к разрушению т после предшествующего разрушения. [42]
Ввиду априорной неопределенности условного распределения отсчетов xci и xsi для практического применения интерес представляют алгоритмы, характеристики которых инвариантны относительно этого распределения. На основе данных АО-алгоритмов могут быть построены с применением принципа минимакса АРИ-алгоритмы, учитывающие априорную неопределенность не только условного распределения отсчетов xci и жв, но и их маргинального распределения. [43]
Чтобы получить преобразование условного распределения Sk в предположении, что k частиц поступает в течение интервала неспособности зоны к разрушению, необходимо учесть постоянное время подготовки прорези к разрушению т после предшествующего разрушения. [44]
Сечения распределений называют условными распределениями. [45]