Cтраница 1
Ограниченная дисперсия используется также для потенциометри-ческого определения активности ионов Со в плазме. На рис. 4.II показана проточная ячейка такого анализатора, позволяющего проводить 100 анализов в час, такая ячейка называется каскадной. Раствор-носитель прокачивается по ионоселектизной поверхности S электрода ИОЭ; уровень жидкости в резервуаре Р поддерживается постоянным. Основным преимуществом такого анализатора является то, что система сама определяет момент измерения, точный отсчет которого обеспечивает весьма высокую воспроизводимость. [1]
При этом гарантируются ограниченные дисперсии некоторых заранее выбранных характеристик решения задачи. [2]
Известно лишь, что он имеет ограниченную дисперсию. Требуется в этих условиях построить наилучший алгоритм восстановления регрессии. [3]
Таким образом, при х 0 и ограниченной дисперсии оптимальным распределением W ( х), обеспечивающим максимум энтропии, является нормальное распределение. Этот результат используется практически при передаче непрерывной функции в виде отклонений от математического ожидания, что повышает количество передаваемой информации через канал связи. [4]
Содержательные постановки многих задач стохастического программирования не требуют ограниченных дисперсий случайных параметров условий и компонент решения. При постановке и анализе таких задач естественно не ограничиваться рамками гильбертова пространства. Параметры условий и составляющие плана могут быть элементами более широких функциональных пространств. Выбор вероятностного пространства, среди элементов которого определяются решения задачи, - важный этап построения модели стохастического программирования, отвечающей изучаемому явлению. [5]
Исходную информацию задают в виде случайных чисел с ограниченной дисперсией. В реально существующих технологических процессах между различными погрешностями имеются корреляционные связи. Примем, что совместные законы распределения исходных данных известны и их средние квадратические отклонения достаточно малы по сравнению с математическими ожиданиями. [6]
Вообще все предельные законы е, полученные в случае ограниченных дисперсий, безгранично делимы, так как соответствующие t таковы, что ty / n является логарифмом хар. В действительности имеет место следующее. [7]
Таким образом, семейство всех предельных законов в случае ограниченных дисперсий совпадает с подсемейством безгранично делимых законов с конечными вторыми моментами. [8]
Для того чтобы случайная функция Х ( t) с ограниченной дисперсией была непрерывна в среднем квадратическом, необходимо и достаточно, чтобы корреляционная функция К. [9]
Предположим, что испытания независимы между собой и вели-чина Xt имеет ограниченную дисперсию. [10]
Доказать, что ЗБЧ выполняется для последовательности независимых случайных величин, имеющих равномерно ограниченные дисперсии. [11]
В качестве введения в исследование общей проблемы изучим независимо от нее частный случай ограниченных дисперсий, который представляет собой естественное обобщение классической проблемы нормальной сходимости. При этом вычисления будут намного легче, чем в общем случае, хотя метод решения по существу одинаков. [12]
Обозначим через / / о гильбертово пространство случайных величин с нулевым математическим ожиданием и ограниченной дисперсией. [13]
Будем обозначать через Я 1 гильбертово пространство случайных т-мерных векторов с нулевым математическим ожиданием и ограниченной дисперсией. [14]
Иначе говоря, вероятность того, что отклонение средней арифметической из ряда независимых случайных переменных с ограниченной дисперсией от математического ожидания не превзойдет по абсолютной величине произвольной малой величины, с увеличением числа переменных стремится к единице. [15]