Функция - нормальное распределение
Cтраница 1
Функция нормального распределения хорошо табулирована. [1]
Графики функций нормального распределения для различных значений диспер. [2]
Рассмотрим аппроксимацию на основе функций нормального распределения. Процесс выравнивания эмпирических кривых распределений рассмотрим на примерах применения для этой цели ряда уравнений, которыми часто пользуются в экономико-статистическом анализе. Начнем с уравнения нормального распределения, которое часто применяется в качестве стандарта, с которым сравнивают другие распределения и которое, как показано в следующей главе, имеет важное значение для решения задач выборочного наблюдения. [3]
В средней части график функции нормального распределения ( кривая 2) близок к прямой линии. Касательная в точке Р / ср. [4]
Сравнивая полученные данные с таблицами функций нормального распределения, устанавливаем, что расхождение между б и р лежит в пределах ошибок и, следовательно, им можно пренебречь. Чтобы определить, является ли расхождение между s2 и а2 значимым, применим критерий хи-квадрат. Для смеси г это расхождение, очевидно, не является значимым ( из таблиц видно, что величина 1 03 встречается 99 раз из 100 случайных), что свидетельствует о беспорядочном распределении черных частиц в данной смеси. Из аналогичных расчетов применительно к смеси в видно, что величина 2 01 встречается менее четырех раз из 100 случайных. Поэтому мало вероятно, что смесь в была случайной. Проведенные расчеты показывают, что вероятность того, что смеси а к б являются случайными, практически равна нулю. [5]
Предполагается, что композиционная неоднородность описывается функцией нормального распределения. [6]
Тогда функцию распределения Вп можно аппроксимировать функцией нормального распределения с параметрами ( 0 п А2 / 6) ( приведенная в [ 2, гл. [7]
Предполагается, что композиционная неоднородность описывается функцией нормального распределения. [8]
Fo ( Z) по таблице для функций нормального распределения находятся значения Z. [9]
Функция ( 5) очень мало отличается от функции нормального распределения. [10]
Здесь arg ( х) - функция, обратная функции нормального распределения. [11]
Если предположить, что логарифмическая кривая эффекта представляет собой график функции нормального распределения, то в нашем распоряжении окажется целый ряд методов обработки наблюдений. [12]
В этом случае в процессах пиролиза углеводородного сырья эволюция параметров функции нормального распределения состава продуктов при изменении жесткости пиролиза должна иметь квазилинейный характер. На примере пиролиза показана адекватность модели ( табл. 3 3 и 3.4), что при пиролизе органических веществ имеет место общая закономерность, связывающая среднее значение свободной энергии компонентов и фактор жесткости процесса пиролиза, принятого в качестве меры интенсивности внешнего воздействия на систему. Таким образом, учитывая особенности процессов пиролиза в газовой фазе, получено решение уравнения КФП. Несмотря на то, что сама функция распределения нелинейна при изменении температуры, ее параметры изменяются линейно. Как следует из рис. 3.4 и рис. 3.5 при малых временах контакта до 0.5 с. [13]
 |
Эмпирическое распределение усталостной долговечности. [14] |
Точки на рис. 4 располагаются близко к прямой, изображающей функцию нормального распределения, следовательно, выборка не противоречит гипотезе о нормальном распределении логарифма долговечности. [15]
Страницы: 1 2 3 4