Вероятность - отклонение
Cтраница 1
Вероятность отклонения от равномерного распределения плотности подсчитывается без труда. На первый взгляд может показаться, что это число близкое к единице. Но не надо забывать, что речь идет об огромном числе молекул. [1]
Вероятность отклонений, таким образом, характеризует риск ошибки выборки. [2]
Вероятность отклонений и интервал отклонений ( в нашем примере мы договорились далее приравнять к нему ВПО) имеют четкую статистическую взаимосвязь. [3]
Вероятность отклонения величины от среднего значения представляет интерес во многих случаях при установлении границ возможных колебаний измеряемой величины, например тангенса угла диэлектрических потерь. Часто можно довольствоваться вероятностью отклонения 87 % ( при и 1 5а), считая, что значения tg б, находящиеся за границами этого интервала, наблюдаются в виде единичных, редко встречающихся случаев. [4]
Вероятность отклонения гипотезы / / при конкретном значении параметра 6 называется мощностью критерия. [5]
Наличие вероятности отклонения от цели является атрибутом любого финансового риска, отражающим его содержание. При этом количественная идентификация этой вероятности в условиях риска существенно отличается от условий неопределенности. Условия риска характеризуются как совокупность предстоящих вариантов осуществления финансовой деятельности, в которых существует объективная возможность количественно оценить вероятность достижения целевого результата. В отличие от них, условия неопределенности рассматриваются как совокупность предстоящих вариантов возможностей осуществления финансовой деятельности, в которых вероятность достижения целевого результата в количественном измерителе установлена быть не может. Вместе с тем, финансовый менеджер, принимающий рисковое решение в условиях неопределенности, уверен, что вероятность достижения целевого результата существует, иначе финансовый риск как его действие был бы лишен смысла. [6]
Для оценок вероятности отклонения непосредственно самой вероятности успеха можно также пользоваться теоремой Чебышева. [7]
Для характеристики вероятности отклонения от среднего значения в технике и статистике существуют еще среднее отклонение по абсолютной величине, среднее квадратичное отклонение, вероятное отклонение, мера точности. Все эти величины связаны между собой и с полушириной гауссовой кривой числовыми множителями, близкими к единице. [8]
При определении расчетной вероятности отклонения нагрузки, которое должно резервироваться, учитывается вероятность несовпадения случайных набросов нагрузки со случайными ( аварийными) снижениями мощности в ЭС. [9]
Полученное неравенство оценивает вероятность отклонения переменной д от нуля в положительную сторону. Сохранив сделанные предположения, из этого неравенства легко получить аналогичные оценки для отрицательных и абсолютных отклонений. [10]
 |
График функции распределения Гаусса. [11] |
Полуширина распределения ( вероятность отклонения) определяется как величина х, при которой Р ( х), падает до половины его максимальной величины. [12]
Как известно, вероятность отклонений изучаемой величины от среднего значения, меньших или больших заданной величины, может быть вычислена по таблицам Шеппарда и представляет собою функцию некоторой величины &, являющейся аргументом этих таблиц. [13]
Форму закона распределения вероятностей отклонений размеров составляющих звеньев определяют по опытным данным, получаемым при анализе точности технологических процессов. [14]
Статистическая взаимосвязь между вероятностью отклонений и интервалом отклонений ( его верхней границей) состоит в том, что любые изменения в принимаемом уровне вероятности отклонений вызывают соответствующие изменения в интервале отклонений. [15]
Страницы: 1 2 3 4