Характеристика - случайная величина
Cтраница 2
Одной из характеристик случайной величины X является закон распределения ее вероятностей. [16]
В дальнейшем для упрощения характеристики случайной величины X вместо Л1 [ Х ], а [ А ] и [ Х ] обозначим т, ах, и у соответственно. [17]
Ранее говорилось, что для характеристики случайной величины X следует знать функцию распределения F ( x) или функцию плотности распределения f ( x) случайной величины. [18]
В первой главе были введены такие характеристики простых случайных величин, как дисперсия, ковариация и коэффициент корреляции. Соответствующим образом эти понятия вводятся и в общем случае. [19]
Очевидно, что любое числовое значение характеристики случайной величины, вычисленное на основании ограниченного числа испытаний, само будет случайной величиной. Это значение называется оценкой параметра. Методы математической статистики позволяют с определенной вероятностью сделать выводы относительно параметров распределения в генеральной совокупности по результатам исследования выборочной совокупности малого объема. Статистическая теория дает возможность по статистическим параметрам выборки сделать оценку соответствующих параметров генеральной совокупности. [20]
 |
Классификация характеристик системы случайных величин. [21] |
Исходя из данных параметров системы определяют и характеристики отдельных случайных величин. [22]
При решении задач часто приходится пользоваться такими характеристиками случайной величины, как математическое ожидание и дисперсия. [23]
В приложении А приведены некоторые сведения о характеристиках случайных величин, в приложении Б рассмотрен вывод и пределы применимости кинетического уравнения. [24]
Мы видели, что среднее и дисперсия - удобные характеристики случайной величины. [25]
Необходимые для построения численного детерминированного эквивалента вероятностной модели характеристики случайных величин определяются в результате обработки статистической информации, отражающей работу технологических установок и предприятия. Обработка осуществляется с использованием входящих в состав математического обеспечения ЕС ЭВМ стандартных программ обработки статистических данных. [26]
Строго говоря, функция плотности распределения может применяться лишь для характеристики случайных величин с непрерывными генеральными совокупностями. [27]
Применение основных положений теории вероятностей и конкретных результатов по вычислению характеристик случайных величин и векторов при проектировании приборов показано на большом числе примеров, посвященных, главным образом, расчету точности механизмов. [28]
Последующие пять задач ( 5) - ( 9) относятся к оценке характеристик случайной величины при проведении ограниченного числа опытов с измерениями без погрешности и с погрешностью. [29]
В настоящей главе рассматриваются как вопросы планирования эксперимента с целью подтверждения заданных уровней характеристик случайных величин или оценки их с заданной точностью, так и вопросы оценки этих характеристик по экспериментальным данным. [30]
Страницы: 1 2 3 4