Вероятность - появление - значение
Cтраница 1
Вероятности появления значений х, равных о ( х) и irnx, определяются законом распределения случайных величин. [1]
Будем полагать, что вероятности появления значений сигнала Uc ( t), превосходящих по абсолютной величине максимальный уровень Ucn, пренебрежимо малы. [2]
Неучтенные инерционные искажения в детекторе снижают вероятность появления значений увых ( (), близких к нулю. Соответствующие изменения в выходном распределении можно представить в виде пунктирной кривой W ( yKMJi) на рис. 21.3. При большой инерционности нагрузки она может заметно разойтись с графиком найденной плотности вероятности в окрестности начала координат, но далее будет иметь форму, близкую к (21.4), проходя несколько выше, поскольку общая площадь под кривой должна по-прежнему удовлетворять условию нормировки. [3]
Если нам известно точное значение ( J, то вероятность появления значения, уклоняющегося от среднего арифметического более чем на 3 S, равна О. Иначе говоря, мы считаем, что результаты, вероятность получения которых меньше О. Отбрасывая такие значения, нужно помнить, что существует очень малая, но отличная от нуля вероятность того, что отброшенное значение является не промахом, а естественным статистическим отклонением. [4]
 |
Результаты измерения длины. [5] |
Если нам известно точное значение ( J, то вероятность появления значения, уклоняющегося от среднего арифметического более чем на 3 S, равна О. Иначе говоря, мы считаем, что результаты, вероятность получения которых меньше О. Отбрасывая такие значения, нужно помнить, что существует очень малая, но отличная от нуля вероятность того, что отброшенное значение является не промахом, а естественным статистическим отклонением. [6]
Две ( или несколько) случайные величины называют независимыми, если вероятности появления значений одной из них не зависят от появления значений другой. [7]
Медианой МеХ теоретического распределения называется значение случайной величины XQ, при котором вероятность появления значений случайных величин, меньших МеХ, равна вероятности появления значений X больших МеХ; медианой пгеХ эмпирического распределения называется значение случайной величины, являющееся средним в ряде наблюденных значений, расположенных по возрастанию или убыванию. [8]
Детерминированные задачи можно рассматривать как предельный вариант задач с риском, в которых вероятность появления значений используемых параметров равна единице. [9]
Заштрихованный участок площади, ограниченный кривой Гаусса и значениями признака хг и Хц, означает вероятность появления значений признака между х1 и хг. [10]
Случайные величины называются независимыми, если вероятность появления того или иного значения одной из них не зависит от вероятностей появления значений других. Очевидно, что в этом случае у каждой величины должна быть своя плотность вероятности, не зависящая от плотностей вероятности других величин. [11]
Медианой МеХ теоретического распределения называется значение случайной величины XQ, при котором вероятность появления значений случайных величин, меньших МеХ, равна вероятности появления значений X больших МеХ; медианой пгеХ эмпирического распределения называется значение случайной величины, являющееся средним в ряде наблюденных значений, расположенных по возрастанию или убыванию. [12]
Появление случайного события определяется вероятностью. Вероятностью называется отношение числа благоприятных событий к числу всех событий. Существует вероятность появления значения измеряемой величины х в интервале от - а до а, причем в соответствии с выражениями ( VIII. А % г. Полное описание появления случайных событий производится с помощью функции распределения вероятностей. [13]
Для получения более точных сведений имеющиеся данные необходимо обобщать. Найденное статистическое распределение - называемое также эмпирическим - рассматривают как выборочную пробу из генеральной ( бесконечной) совокупности с известным теоретическим распределением и используют параметры статистического распределения как оценочные для неизвестных параметров теоретического распределения. Например, если из лежащих в основе статистического распределения значений рассчитать среднее арифметическое х и среднеквадрати-ческое отклонение s, то с помощью таблицы нормального распределения можно рассчитать вероятность появления значений признака в диапазоне допусков. [14]
Справедливость формулы (4.14) подтверждается результатами проведенных численных экспериментов. В сложных схемах, описываемых системами дифференциальных уравнений с порядками т в десятки-сотни, вероятность появления значений коэффициентов bi, близких к 0 5, мало отличается от единицы. [15]
Страницы: 1