Функция - нормальное распределение
Cтраница 3
Как показывает опыт, величины парциальных коэффициентов осаждения для многих типов циклонов вполне удовлетворительно аппроксимируются прямой линией в вероятностно-логарифмической системе координат. Это позволяет использовать функции нормального распределения при подсчете полного коэффициента осаждения. [31]
Обычно площадь под кривой определяется интегрированием. К сожалению, для функции нормального распределения не существует первообразной. До изобретения компьютеров это представляло бы собой затруднение, если бы не тот факт, что при стандартизации переменной площадь под кривой остается неизменной, что позволяет использовать табличные данные для стандартизованного распределения. [32]
Точка X является средним значением переменной, распределенной по закону нормального распределения. Если мы представим себе двухмерную функцию нормального распределения, то сверху она будет выглядеть как гора с соответствующими линиями уровня. [33]
 |
Примеры использования функций (. [34] |
На рис. 3.3 приведены примеры применения некоторых функций рассматриваемой группы. На том же графике приведены значения функции нормального распределения для ц 10, о 2, полученные с использованием pnorm. На правой части рис. 3.39 представлены результаты генерация двух последовательностей случайных чисел, распределенных по логнормальному и пуассоновскому законам. [35]
Учитывая особенности процессов пиролиза в газовой фазе, получено решение уравнения КФП. Результаты свидетельствуют о квазилинейном изменении параметров функции нормального распределения фракционного состава продуктов пиролиза при изменении интенсивности внешнего воздействия на систему. Несмотря на то, что сама функция распределения нелинейна при изменении температуры, ее параметры изменяются линейно. [36]
Уравнение ( 19) называют уравнением связи, поскольку оно устанавливает вероятностное соотношение между приложенными и допустимыми напряжениями. Если z определено, что R может быть найдено по таблицам функции нормального распределения. [37]
Следует добавить также на основании сказанного в этой главе, что достаточно найти общие формулы для частных оперативных характеристик планов класса группировки, так как переход от них к полным оперативным характеристикам не представляет никаких затруднений. Речь идет, таким образом, об аппроксимации частных оперативных характеристик планов типа группировки функции нормального распределения. [38]
Читатель может использовать эту табличку для вычисления приближенных значений вероятностей в упражнениях 2 § 2 гл. Функция tp ( x) называется плотностью нормального распределения, а Ф ( х) - функцией нормального распределения ( см. об этом в Заключении на стр. [39]
Правая часть ( 6) является характеристической функцией нормального распределения. Отсюда следует, что функция распределения нормированной случайной величины ( 2) с нулевым средним значением и единичной дисперсией при п оо сходится к функции нормального распределения. [40]
Видно, что функции / j ( t) являются финитными, носители которых растягиваются при увеличении i. На левом склоне, согласно ( 6), они ведут себя как степенные функции порядка i, а на правом - как степенные функции порядка i 1, причем согласно центральной предельной теореме эти функции склонов при i - - оо стремятся к функции нормального распределения. [41]
Определяемые планами границы регулирования, объем выборки, соотношения при группировке и пр. В системе зависимостей математической модели каждый план представлен своей оперативной характеристикой, а качественные различия выражаются в различных формах оперативной характеристики как функции от отклонения у. Такой аппроксимирующей функцией является функция нормального распределения вероятностей. [42]
Если показано, что распределение значений механической характеристики близко к нормальному или может быть сведено к нему, то дальнейшая статистическая обработка сводится к подсчету выборочных среднего значения (12.56) и дисперсии (12.58), по которым с выбранной доверительной вероятностью ( 1 - е) находят доверительные интервалы для неизвестных генеральных среднего значения и дисперсии. С помощью этих доверительных интервалов можно построить доверительную область, внутри которой с вероятностью ( 1 - е) лежит неизвестная генеральная функция распределения. На рис. 12.15 представлена схема построения доверительной области для неизвестной генеральной функции нормального распределения. [43]
Чем дальше от заданного, тем менее представительны значения. Результат - это колоколообразная кривая, которую мы называем функцией нормального распределения. [44]
Поэтому необходимый объем выборки следует определять, исходя из желаемой точности результата. Количественную же оценку надежности получаемых результатов можно провести при помощи функции нормального распределения, ибо в соответствии с известной теоремой Ляпунова исходные признаки отдельных установок при их значительной совокупности могут считаться распределенными по закону, близкому к нормальному. [45]
Страницы: 1 2 3 4