Дисперсия - случайная функция
Cтраница 1
Дисперсия случайной функции при каждом t характеризует разброс возможных реализаций случайной функции относительно среднего, иными словами, степень случайности случайной функции. [1]
Дисперсией случайной функции X ( t) называется неслучайная функция Dx ( t), значение которой для каждого t равно дисперсии соответствующего сечения случайной функции. [2]
 |
Реализации случайного процесса. [3] |
Дисперсией случайной функции X ( t) называется неслучайная функция Dx ( t) D [ X ( t) ], значение которой для каждого t равно дисперсии соответствующего сечения случайной функции. [4]
Найти дисперсию случайной функции X ( /), ординаты которой изменяются скачками на величины Д - в случайные моменты времени. Число скачков, происходящих в течение отрезка времени т, подчиняется закону Пуассона с постоянной Ят, а величины скачков А - взаимно независимы, имеют одинаковые дисперсии о2 и нулевые математические ожидания, а X ( 0) - неслучайная величина. [5]
Найти дисперсию случайной функции X ( t), ординаты которой изменяются скачками на величины Ду в случайные моменты времени. Число скачков, происходящих в течение отрезка времени т, подчиняется закону Пуассона с постоянной Ат, величины скачков Ду - взаимно независимы, имеют одинаковые дисперсии а2 и нулевые математические ожидания, а Х ( 0) - неслучайная величина. [6]
Определить дисперсию случайной функции Z ( t), определяемой уравнением Z ( t) - - cP [ - - Y ( t) ] Z ( t) X ( t), 2 ( 0) 0, где а const, X ( f) и Y ( t) - независимые стационарные нормальные функции, математические ожидания которых равны нулю, а корреляционные функции даны. [7]
Математическое ожидание и дисперсия случайной функции являются неслучайными функциями. [8]
Математическое ожидание и дисперсия случайной функции являются точностными показателями погрешностей рассматриваемого параметра для любого участка поверхности в функции переменной и. Обычно при известных законах распределения погрешностей этого бывает вполне достаточно для сравнений действительных показателей точности рассматриваемого параметра с аналогичными нормируемыми показателями точности. [9]
Таким образом, дисперсия комплексной случайной функции равна сумме дисперсий ее действительной и мнимой частей. [10]
Аналогичным образом определяется и дисперсия случайной функции. [11]
Найти математическое ожидание п дисперсию выходной случайной функции / ( /), если известно, что в момент времени 0 выходная переменная системы равна единице. [12]
Определить математическое ожидание и дисперсию случайной функции Y ( t) a ( t) X ( t) - - b ( t), где a ( t) nb ( t) - числовые ( не случайные) функции, a Kx ( t, ts) и x ( t) известны. [13]
Найти математическое ожидание и дисперсию выходной случайной функции Y ( t), если известно, что в момент времени t0 выходная переменная системы равна единице. [14]
Формула (6.54) показывает, что дисперсия случайной функции известным образом распределена по различным частотам. [15]
Страницы: 1 2 3