Полная статистическая характеристика

Cтраница 1

Полные статистические характеристики не всегда есть в распоряжении конструктора системы. У - Yh, среди всех возможных систем будет линейная. Заметим, что оптимальная линейная система по критерию минимума средней квадратической ошибки при нормальных законах распределения сигналов Yh и X является оптимальной и по отношению к другим более общим критериям. [1]

Полную статистическую характеристику случайной функции дает ее закон распределения. Однако в ряде случаев достаточно определить лишь числовые характеристики, описывающие практически важные свойства вероятностного процесса. Наиболее распространены следующие числовые характеристики. [2]

Полной статистической характеристикой одномерной случайной величины является закон распределения вероятностей. [3]

Наиболее полной статистической характеристикой случайной величины является ее интегральный закон распределения, называемый также функцией распределения. [4]

Ее полной статистической характеристикой является многомерный закон совместного распределения всех т случайных функций - компонентов этой случайной вектор-функции. [5]

Почему эллипс погрешностей является более полной статистической характеристикой точности местоопределения по сравнению с радиальной погрешностью. Из каких условий находят границы рабочей зоны РНС. Что такое геометрический фактор РНС и какое практическое значение он имеет. [6]

Ориентируясь на многопараметрические модели, необходимо использовать в процедуре идентификации более полные статистические характеристики колебаний Свх и Свых. В таких задачах нарастает значение специальных трассировочных и кинетических экспериментов. Благодаря им процедура идентификации становится значительно более корректной, чем в случае отсутствия результатов предварительного активного эксперимента на объекте. [7]

Если оценка погрешностей на основе приближенных формул недостаточна, то используют более полные статистические характеристики, позволяющие оценить вероятность того, что расчетная точка пересечения двух линий положения находится в пределах области, называемой эллипсом погрешностей или эллипсом рассеяния. [8]

Определение этих характеристик существенно проще, и для этого достаточно знать менее полные статистические характеристики входных сигналов. Например, в случае линейной системы достаточно знать их математические ожидания и корреляционные функции. [9]

Обратим внимание, что для определения минимума среднего риска ( 343) нужно знать полные статистические характеристики входных сигналов - плотности вероятности. Знание их корреляционных функций является недостаточным. [10]

Ввиду сложностей непосредственного вычисления плотностей вероятностей, часто ограничиваются нахождением более простых, но менее полных статистических характеристик выходного процесса, в частности, среднего значения и функции корреляции. Применительно к разным видам нелинейных преобразований для определения этих характеристик можно указать несколько методов. [11]

Ввиду сложности непосредственного вычисления плотностей распределения вероятностей часто ограничиваются нахождением более простых, но менее полных статистических характеристик выходного процесса, например математического ожидания и корреляционной функции. Применительно к разным видам нелинейных преобразований для определения этих характеристик можно указать несколько методов. [12]

К определению активной ширины спектра.| График для определения активной ширины спектра. [13]

Если импульсы имеют различную амплитуду, то для характеристики потока вводятся ф-ции распределения амплитуд, а также менее полные статистические характеристики. [14]

Случайные процессы описываются статистическими характеристиками. Полная статистическая характеристика случайного процесса указывает все возможные его виды и соответствующие им вероятности. Однако на практике нередко статистическая информация о входных сигналах и динамических свойствах системы является недостаточной для определения искомых характеристик выходного сигнала. Например, известны лишь возможные значения входных сигналов и не известны вероятности их появления. В этом случае нельзя найти статистические характеристики выходного сигнала и возникает ситуация статистической неопределенности. [15]

Страницы: 1 2