Cтраница 3
Если учесть, что в случае нормального распределения DA - a2 / n, a Dsa2 / ( 2tt), эти оценки заметно менее эффективны, чем обычные оценки, используемые в нормальном случае. [31]
Необходимые формулы для графического построения в случае нормального распределения и распределения Вейбулла без вывода будут приведены после примера. [32]
Это оправдывается тем, что в случае нормального распределения двух случайных величин среднее значение ( математическое ожидание) каждой из случайных величин есть линейная функция другой. [33]
Ряд исследований показывает, что в случае нормального распределения рассматриваемых случайных величин многие статистики с увеличением объема частичных совокупностей тоже имеют нормальное или приближенное нормальное распределение. [34]
Для свободного перемещения рессор, в случае нормального распределения нагрузки между осями при наличии двух ведущих задних мостов, середину рессоры крепят в подшипнике, причем безразлично, в одном или двух подшипниках. [35]
По выборке из N объектов в случае одномерного нормального распределения найдите оценку максимального правдоподобия дисперсии. [36]
Ряд исследований показывает также, что в случае нормального распределения рассматриваемых случайных величин многие статистики с увеличением объема частичных совокупностей тоже имеют или нормальное распределение, или приближенно нормальное. [37]
Приведенные в данном параграфе формулы, за исключением случая нормального распределения, дают лишь приближенные значения обратных функций распределения. Для получения этих значений с достаточной точностью необходимо использовать какую-либо процедуру поиска корня непрерывной функции ( см., например, [28]), используя приближенные значения в качестве начальных. [38]
Формулы (4.25) и (4.26) показывают, что в случае нормального распределения первые и вторые моменты полностью определяют плотность вероятности; поэтому они определяют все вообще статистические характеристики соответствующих случайных величин и, в частности, все моменты высших порядков. Ясно, что достаточно рассмотреть здесь лишь вопрос о вычислении центральных моментов высших порядков. [39]
Статистические характеристики этих оценок и доверительные области в случае нормального распределения Y определяются по формулам разд. [40]
Итак, при соблюдении второго условия автомодельности в случае нормального распределения отказов во времени значения величин t и а уменьшаются в k раз. [41]
Верхняя кривая показывает зависимость между вероятностью правильного распознавания и дивергенцией для случая многомерного нормального распределения при равных ковариационных матрицах. Нижняя кривая показывает эту же зависимость для одномерного случая. [42]
Полученный размер выборки существенно больше того, который оказывается достаточным в случае нормального распределения совокупности. [43]
В технической литературе наиболее точно представлено определение необходимого числа наблюдений в случае нормального распределения закона величины исследуемого явления. [44]
Если кривая плотности распределения симметрична относительно среднего значения как, например в случае нормального распределения ( см. рис. 12.4), все центральные моменты нечетного порядка равны нулю. [45]