Cтраница 1
Сложность в среднем алгоритма Джарвиса. [1] |
Двумерное нормальное распределение часто используется в качестве модели распределения попаданий пуль в цель. [2]
Энтропия двумерного нормального распределения равна Нл ( х, г /) Iog2 ( 2яеахок ] / 1 - г2), бит. [3]
Однако предположение о двумерном нормальном распределении исходных данных по-прежнему является существенным. При отклонении от нормального закона стандартный диапазон [-1; 1] возможных значений изменяется, в частности, сужается, что может привести к переоценке степени связи. [4]
Второй случай - случай двумерного нормального распределения х и у - рассмотрим сейчас. [5]
Таким образом, в двумерном нормальном распределении равенство коэффициента корреляции нулю говорит не только об отсутствии корреляции между случайными величинами, но и о полной независимости между ними. [6]
Если выборка получена из совокупности с двумерным нормальным распределением ( разд. За), то г является оценкой параметра р аху / ахау. [7]
Распределение, соответствующее этой характеристической функции есть двумерное нормальное распределение которое будет рассмотрено в следующем параграфе. [8]
Поверхность нормального распределения. [9] |
Бериштейна имеет такое же значение для практических приложений двумерного нормального распределения, как теорема Ляпунова для приложений одномерного. [10]
До сих пор мы ограничивались рассмотрением частного случая двумерного нормального распределения, в котором эллипс рассеяния имеет оси, параллельные координатным осям. [11]
Распределение, заданное плотностью ( 402), носит название двумерного нормального распределения. [12]
Например, если мы подозреваем, что ни модель с двумерным нормальным распределением, ни модель со случайной ошибкой ( 12.2) на самом деле не имеет места, наше положение является затруднительным, а выводы не заслуживают доверия. [13]
В этом случае говорят, что случайные величины, ц имеют двумерное нормальное распределение. [14]
Значения аир определяются, как и ранее, по таблицам функций двумерного нормального распределения. [15]