Функция - распределение - вероятность
Cтраница 1
Функции распределения вероятности ( интегральные и дифференциальные) составляют один из важнейших классов вероятностных характеристик. [1]
Функция распределения вероятностей для многомерного распределения не всегда принимает наибольшее значение в точке, координаты которой равны модам отдельных факторов. Это соответствует случаю, когда отдельные факторы являются независимыми. [2]
Функция распределения вероятностей является исчерпывающей характеристикой случайной величины, поэтому две случайные величины с одинаковыми функциями распределения называются эквивалентными. [3]
Функция распределения вероятностей является исчерпывающей характеристикой случайной величины, поэтому две слу-чайные величины с одинаковыми функциями распределения называются эквивалентными. [4]
Функции распределения вероятности или плотность вероятности являются основными исходными характеристиками случайного процесса. С их помощью могут быть определены различные величины и функции, необходимые при использовании воздействия случайных процессов на САУ. [5]
Функции распределения вероятности наиболее полно характеризуют случайные величины. Они позволяют рассчитывать значения ( или интервалы значений), которые может принимать случайная величина, а также вероятности этих значений. [6]
Функции распределения вероятностей являются наиболее полной характеристикой случайного процесса. Но их нахождение и использование на практике может оказаться затруднительным. В то же время очень часто о случайном процессе достаточно знать гораздо меньше, чем дают функции распределения. [7]
Функция распределения вероятности / ( х) функция плотности вероятности / ( х) для равномерно распределенного угли поворота потенциометра. [8]
Функции распределения вероятностей всех этих величин, хроме х -, известны. [9]
Функция распределения вероятностей является исчерпывающей характеристикой случайной величины, поэтому две случайные величины с одинаковыми функциями распределения называются эквивалентными. [10]
Функция распределения вероятностей величины х имеет вид / ( х) Ае-ах 4ттх2, где А и а - константы. [11]
Функция распределения вероятностей величины х имеет вид / ( х) Ае-ах 4тгх2, где А и а - константы. [12]
Функция распределения вероятностей величины х имеет вид f ( x) Aerax 4ях2, где А и а - константы. [13]
Функции распределения вероятностей статистик, получаемых в результате редукции, обычно характеризуются одномерным параметром, что и создает предпосылки для синтеза РНМ правил. Ниже рассматриваются наиболее характерные примеры построения РНМ алгоритмов обнаружения и различения сигналов, встречающихся на практике. [14]
 |
Зависимость между желаемой доходностью проекта и вероятностью. [15] |
Страницы: 1 2 3 4