Условное распределение - вероятность
Cтраница 1
Условные распределения вероятностей, связанные с двумя случайными величинами. [1]
Условное распределение вероятностей, напротив, проводит четкие границы между фракталами с разными фрактальными размерностями, между масштабно-инвариантными и масштабно-неинвариантными фракталами, а также между разными прочими допущениями. [2]
Важной характеристикой условного распределения вероятностей является условное математическое ожидание. [3]
Для математического ожидания условного распределения вероятностей удобно иметь свое обозначение. [4]
Q, называются условными распределениями вероятностей. [5]
Если предположить, что условное распределение вероятностей для в при гипотезе, что лежит на меридианном круге, должно быть равномерным, то получается противоречие. [6]
Достаточность статистики означает, что условное распределение вероятности при условии gu ( 9s) g0 не зависит от значения параметра Qs; это свойство можно принять в качестве определения понятия достаточной статистики. [7]
Если же теперь предположить, что условное распределение вероятностей для 0 при гипотезе, что о лежит на меридианном круге, должно быть равномерным, то получается противоречие. [8]
Если же теперь предположить, что условное распределение вероятностей для 0 при гипотезе, что со лежит на меридианном круге, должно быть равномерным, то получается противоречие. [9]
 |
Профили безусловно и условно оередненной скорости диссипации энергии турбулентности в следе за круговым цилиндром по данным Таунсенда ( 1956 ]. [10] |
В противоположность безусловным распределениям вероятностей, условные распределения вероятностей скорости и концентрации в турбулентной жидкости слабо отличаются от нормальных. Например, измерения Ля Рю и Либби [1974], Антониа, Прабху и Стефенсона [1975] свидетельствуют о том, что величины Af и Et для поля концентрации не превышают нескольких десятых. [11]
Среднее значение величины по отношению к такому условному распределению вероятностей называется условным математическим ожиданием ( или условным средним значением. [12]
Здесь D ( t) - матрица ковариации условного распределения вероятностей x ( t) при условии yt, для которой справедливы соотношения (3.24) гл. [13]
В настоящей главе мы ограничимся изучением различных средних значений для условных распределений вероятностей; в частности, мы подробно рассмотрим центры условных распределений. [14]
Для систем более чем двух случайных величин можно ввести не только одномерные, но и многомерные условные распределения вероятностей. [15]
Страницы: 1 2