Функция - распределение - величина
Cтраница 2
Далее, если с ] 0, то функция распределения величины Yn стремится к F ( -) функция распределения величины Zn к F ( cx) - ( Изменения в формулировке, необходимые в случае с 0, очевидны. [16]
Следует отметить, что в случае каких-либо априорных сведений о поведении функции п ( х) в особой области знание функции распределения величины Vj j; позволяет построить более мощные критерии, чем х2 - кРитеРии - Например, если заведомо известно, что ц ( к) лежит по одну сторону от полученной регрессионной кривой, то, очевидно, можно построить односторонний критерий более мощный, чем х2 - критерий. [18]
Это - характеристическая функция нормального закона с математическим ожиданием а а - f - а2 и дисперсией o2 oJ - f - 2 - Ha основании теоремы единственности заключаем, что функция распределения величины нормальна. [19]
Случайная величина X с вероятностью р имеет плотность распределения / ( je), а с вероятностью р2 - плотность распределения f2 ( x) ( /) 1 / 21) - Написать выражение для плотности распределения и функции распределения величины X. [20]
Пешеход, появившийся на тротуаре ( или автомобиль, подъехавший к перекрестку), начинает переход ( переезд) после того, как убеждается, что в течение следующих секунд времени, необходимых для перехода ( переезда), не пройдет ни одного автомобиля. Функция распределения V величины W удовлетворяет уравнению (7.1) с F ( t) - e - ct [ продолжение см. в примерах гл. [21]
Очевидно, функции распределения величин ат и Ьт таковы, что эти величины принимают только неотрицательные значения. [22]
Примем следующие допущения: экстремумы функции S существуют, и их значения S могут быть определены расчетным путем; число экстремумов S ( минимумов) велико, и они распределены по закону, близкому к нормальному. Поэтому параметры функции распределения величины S, ее математическое ожидание S и дисперсия а могут быть соответственно определены из малой выборки с помощью коэффициента Стьюдента t, вычисленного из гамма-распределения, и коэффициента х2, вычисленного из распределения Пирсона. [23]
Доказывается, что поток генерируемых импульсов будет рекурентным. Поэтому для его вероятностного описания достаточно знать функцию распределения величины межимпульсных интервалов. [24]
Такую задачу легко истолковать и как задачу выбора конечного множества возможных переходных вероятностей для цепи Маркова. Действительно, из ( 20) следует, что если задана функция распределения величины спроса, то каждый выбор правила принятия решения т ( 0) определяет переходные вероятности рц. [25]
В случае нелинейной изотермы адсорбции ( которая встречается наиболее часто) необходимо знать вид функции распределения величины адсорбции частиц твердой фазы. [26]
 |
Корреляционная зависимость между ве-личинами Y и X. [27] |
Например, в корреляционной зависимости находятся рост отца и рост сына. Корреляционная зависимость - между X и У выражается в том, что х с изменением X меняется функция распределения величины Y и, наоборот. [28]
Здесь ( ij) отвечает парам ближайших соседей г и j, а оператор с создает электрон на г-м узле решетки. Энергии EI на различных узлах ( в случае диагонального беспорядка) или матричные элементы перескока tij ( в случае недиагонального беспорядка), или и те и другие вместе, могут рассматриваться как случайные величины. В случае диагонального беспорядка, если положить tij V и считать, что ширина функции распределения величин EI равна 2VK, то безразмерное отношение W / V можно использовать в качестве меры степени беспорядка. Задача о нахождении собственных состояний гамильтониана (2.7) сводится к задаче о диагонализации некоторой случайной матрицы. Очевидно, что решив такую математическую задачу, мы, одновременно с описанной выше проблемой электрона в неупорядоченном металле, могли бы решить также и некоторые другие физические проблемы, например задачу о фононах в неупорядоченном кристалле. [29]
Моменты tt называются точками регенерации исходного процесса. Как нетрудно видеть, последовательность 0; ii образует процесс восстановления. Развитие процесса после каждого момента не зависит от его предыстории и как бы начинается заново. Если с положительной вероятностью у процесса не наступает момента регенерации, то это означает, что функция распределения величины 61 или 0г, i - 2, является несобственной. Однако отнюдь не всякая точка обладает таким свойством, что время возвращения в нее конечно с вероятностью 1 и, тем более, среднее время возвращения конечно. [30]
Страницы: 1 2