Cтраница 1
Вероятностная связь между двумя величинами существует, если значения обеих величин зависят от общих случайных факторов и в то же время есть случайные факторы, различные для этих величин. Как уже упоминалось, состав и строение материала являются основными факторами ( случайными), определяющими значения всех механических свойств, поэтому между различными механическими характеристиками одного материала существует вероятностная связь. Эта связь будет тем более сильной ( с большим р), чем больше общих факторов влияет на сравниваемые характеристики. [1]
Если учитывается вероятностная связь между процессами исчерпания циклической и статической прочности, а также изнашивания детали, то вместо Ра ( О и Рз ( 0 используются условные вероятности Pay U) и Рзу ( 0 безотказной работы по. В теории вероятностей условной вероятностью Pz ( A2 / A3) события Л 2 называется вероятность, определяемая при условии, что событие А3 уже произошло. [2]
Оказывается, вероятностная связь между участками присуща и макромолекулам. Дело в том, что при образовании макромолекул из исходных продуктов-мономеров каждое последующее звено охотнее ( или неохотнее) присоединяется к предыдущему. Называют это явление концевым эффектом. [3]
В общем случае вероятностной связи при изменении значения одной величины изменяется условный закон распределения другой. [4]
Коэффициент г характеризует вероятностную связь между случайными величинами. [5]
Корреляционная функция характеризует вероятностную связь между отдельными ординатами процесса x ( t), находящимися на различном расстоянии t0 друг от друга. [6]
Процессы, характеризующиеся вероятностной связью выбора очередного элемента сообщения от предшествующих, математически отображаются цепью Маркова. [7]
Оценка коэффициента корреляции ( вероятностной связи) производится в тех случаях, когда надо проверить гипотезу о степени зависимости показателя качества от определенных факторов, одного показателя качества от другого, или в других подобных случаях. [8]
Избыточность при измерениях обусловлена наличием вероятностных связей между результатами измерений. Наличие связей Приводит к увеличению числа измерений п по сравнению с числом По независимых измерений. [9]
Следует отметить, что наличие вероятностных связей в источнике вызывает уменьшение энтропии источника. [10]
Эта формула усложняется при учете вероятностных связей между символами. [11]
Суть метода заключается в нахождении тесной вероятностной связи ( корреляции) между электрическими и некоторыми обобщенными конструктивными ( геометрическими) параметрами. [12]
Практически важным в теории надежности случаем вероятностной связи, как уже указывалось, является корреляционная связь. Она проявляется в том, что приращения одной из случайных переменных изменяют математическое ожидание другой. Эта связь существует между параметрами S, Rf, a электронных ламп [ 71; [ 5, 1М транзисторов; L, С, R катушек индуктивности; Смин и Смакс подстроечных конденсаторов. Численной характеристикой ее в случае, когда связь линейная, является коэффициент корреляции, в случае нелинейной связи - корреляционное отношение. Линейные преобразования, сводящиеся к изменению масштаба или начала отсчета случайных величин х и х2, не изменяют коэффициента корреляции между ними. Последнее свойство позволяет перейти от случайных переменных к их абсолютным и относительным приращениям. [13]
Корреляционная функция характеризует внутреннюю структуру случайного процесса и вероятностную связь различных его сечений. [14]
Эта новая числовая характеристика двух случайных величин характеризует вероятностную связь между ними и называется корреляционным моментом случайных величин. [15]