Cтраница 1
Совместное распределение вероятностей, которое характеризует стационарный стохастический процесс, является, таким образом, инвариантным относительно изменения начала отсчета времени. [1]
При этом совместное распределение вероятности сигналов равно произведению распределений для отдельных сигналов. [2]
Обозначим плотность совместного распределения вероятностей двух случайных величин X и Y через р ( х у) и будем искать закон распределения вероятностей их суммы Z X У. [3]
AtW) - совместное распределение вероятностей, и пусть ф ( -) - произвольная действительная функция k переменных. [4]
Следовательно, функция совместного распределения вероятностей равна произведению функций распределения каждой величины. [5]
Пусть известна плотность совместного распределения вероятностей системы двух случайных величин. [6]
Это означает, что совместное распределение вероятностей ел. [7]
Поскольку эта функция определяет совместное распределение вероятностей, то, следовательно, она является функцией правдоподобия. [8]
X и предполагается известным совместное распределение вероятностей величин X и У ( при этом математич. [9]
Изложенный метод поквадрантной оценки совместных распределений вероятности при известных безусловных плотностях и коэффициенте корреляции между ними весьма привлекателен. Он точно описывает механизм формирования совместного распределения из компонентных безусловных распределений. [10]
Изложенный метод поквадрантной оценки совместных распределений вероятности при известных безусловных плотностях и коэффициенте корреляции между ними весьма привлекателен. Он точно описывает механизм формирования совместного распределения из компонентных безусловных распределений. [11]
Здесь необходимо интегрировать плотности совместного распределения вероятности этих величин по двум или нескольким переменным. Функция распределения вероятностей при этом определяется не только математическим ожиданием и дисперсией случайных величин, но и их относительной корреляцией. Вероятность р выпуска машин с заданными выходными показателями является одним из показателей качества технологического процесса. [12]
X и У с заданным совместным распределением вероятностей связаны вероятностной - зависимостью: при каждом фиксированном значении Хх величина Y является случайной величиной с определенным ( зависящим от значения х) условным распределением вероятностей. [13]
Пусть, как и прежде, совместное распределение вероятностей величин ж ц принадлежит некоторому параметрическому семейству полиномиальных распределений. [14]
Математическое ожидание ( 14) задается совместным распределением вероятностей ( Ri, Rz, Rs) Соотношение ( 14) можно упростить, применив фундаментальную теорему о случайных переменных: математические ожидание суммы равняется сумме математических ожиданий слагаемых. [15]