Степень - корреляционная связь
Cтраница 1
Степень корреляционной связи между Кв и р / средняя. Таким образом, с увеличением pf растет и коэффициент вытеснения. [1]
Степень корреляционных связей может быть оценена при сравнении соседних кадров в первом приближении по числу элементов, изменивших свою яркость. Для этого, однако, требуется запоминание информации, содержащейся по крайней мере в предыдущем кадре. [2]
Для исследования влияния степени корреляционной связи на величины зон рассеивания выборочных медиан, индивидуальных значений, средних арифметических значений и размахов были взяты три стационарных Гауссовых случайных процесса, обладающих эргодическим свойством. Математическое ожидание всех процессов равно нулю, дисперсия - единице. Случайные процессы различаются лишь степенью корреляционной связи текущих размеров. [3]
Важным фактором при суммировании составляющих погрешностей является степень корреляционной связи между составляющими погрешностей различных блоков. [4]
Конкретное значение / выбирается в зависимости от степени корреляционной связи между буквами или сложности технической реализации кодирующих и декодирующих устройств. [5]
Для руководящих материалов по статистическому регулированию технологических процессов рекомендуется разработать гамму моделей типовых случайных процессов, различающихся по степени корреляционной связи. Для типовых процессов должны быть определены автокорреляционные функции и приведены данные, необходимые для расчета границ регулирования процессов по упомянутым выше методам. При наличии таких материалов границы регулирования реального технологического процесса могут устанавливаться на основе сопоставления автокорреляционной функции этого процесса с функциями типовых процессов. [6]
 |
Полигоны распределении выборочных средних квадратических отклонений для. [7] |
Переходя к количественной оценке результатов исследования выборочных статистических характеристик, необходимо отметить прежде всего весьма существенную для данных случайных процессов зависимость параметров распределения этих характеристик от степени корреляционной связи величин, образующих процессы, а также от способа комплектования выборок. Следует указать, что степень автокорреляционной связи случайных величин, образующих процесс II, достаточно характерна для целого ряда современных способов автоматической обработки деталей машин, чего нельзя сказать в отношении случайного процесса III, охваченного весьма сильной автокорреляционной связью. [8]
Дисперсионная матрица - это квадратная таблица, характеризующая надежность, с которой определены неизвестные параметры. При этом диагональные элементы матрицы позволяют судить об ошибках в нахождении параметров, а недиагональные - о степени корреляционной связи между ними. [9]
Для исследования влияния степени корреляционной связи на величины зон рассеивания выборочных медиан, индивидуальных значений, средних арифметических значений и размахов были взяты три стационарных Гауссовых случайных процесса, обладающих эргодическим свойством. Математическое ожидание всех процессов равно нулю, дисперсия - единице. Случайные процессы различаются лишь степенью корреляционной связи текущих размеров. [10]
 |
Полигоны распределении выборочных средних квадратических отклонений для. [11] |
По условиям, принятым нами для моделирования случайных процессов, распределение выборочных средних арифметических хп подчиняется для всех трех процессов нормальному закону с математическим ожиданием, равным нулю. Распределение выборочных медиан для данных случайных процессов также не уклоняется существенно от нормального закона с тем же математическим ожиданием. Что касается выборочных 5И и Rn, то характер их распределения в массе выборок зависит от степени корреляционной связи величин, образующих случайный процесс, из которого взяты выборки. На рис. 2, а показаны полигоны распределения выборочных средних квадратических отклонений S, определенных для выборок из пяти величин, отбиравшихся подряд: полигон I - для процесса I; полигон II -для процесса II и полигон III - для процесса III. На рис. 2, б показаны полигоны и параметры распределения выборочных размахов Ra, определенных также для выборок из пяти величин. [12]
Проведя ряд сечений для различных аргументов случайной функции, считают последнюю как совокупность случайных величин в каждом сечении. В таких сечениях определяют среднее значение и дисперсию. Совокупность средних значений, найденных для каждого из сечений, образует среднее значение случайной функции, а совокупность дисперсий - дисперсию случайной функции. Она показывает степень корреляционной связи между значениями случайной функции, взятыми на некотором интервале т по оси абсцисс. Функциональная зависимость является частным случаем корреляционной зависимости, которая не предполагает строго определенной зависимости одной величины от другой, а показывает лишь тенденцию изменения среднего значения одной величины в зависимости от другой. [13]
Страницы: 1