Cтраница 1
Полная характеристика случайной величины дается ее распределением вероятностей. Однако исключительно полезны некоторые постоянные числовые характеристики случайной величины, дающие представление о ее свойствах. Среди таких характеристик особенно большую роль играет математическое ожидание. Оно определяется по распределению случайной величины. [1]
Полными характеристиками случайных величин являются их функции распределения или плотности распределения вероятностей. Заметим, что при расчетах не всегда удобно пользоваться этими характеристиками, так как обычно их точные выражения неизвестны. Кроме того, расчеты с использованием функции распределения ( или плотности распределения) вероятностей часто оказываются весьма сложными или громоздкими. [2]
Полными характеристиками случайных величин являются их законы распределения, характеризующие вероятность различных числовых значений погрешностей. Случайные погрешности характеризуются средним значением, дисперсией и среднеквадратичной ошибкой. [3]
Полными характеристиками случайных величин являются их функции распределения или плотности распределения вероятностей. Заметим, что при расчетах не всегда удобно пользоваться этими характеристиками, так как обычно их точные выражения неизвестны. [4]
Для полной характеристики случайной величины необходимо прежде всего знать те значения, которые она может принимать. Помимо этого нужно знать, с какой вероятностью случайная величина принимает то или иное значение. [5]
Для полной характеристики случайной величины, кроме среднего значения, необходимо указать еще степень ее рассеивания или масштаб рассеивания около среднего значения. [6]
Для полной характеристики случайной величины необходимо задать не только все возможные ее значения, но и закон ее распределения. [7]
Самой универсальной и полной характеристикой случайной величины является закон ее распределения. [8]
Вычисление вероятности получения значений величины в указанных границах, когда известна одна из полных характеристик случайной величины, - решается элементарно на базе теорем сложения вероятностей. [9]
В процессе измерения случайная величина принимает какое-либо одно значение из их допустимого набора, поэтому для полной характеристики случайной величины необходимо знать не только ее возможные значения, но и как часто ( т.е. с какой вероятностью) следует ожидать каждое из этих значений. Математическое описание совокупности значений случайной величины с указанием вероятности появления каждого значения называется законом распределения этой величины. На основании опытных данных, как правило, принимают, что распределение совокупности результатов количественного химического анализа при содержании компонентов более 10 - 2 - 10 - 3 % соответствует так называемому закону нормального распределения. Распределение случайной величины определяется математическим ожиданием ( центром рассеяния значений случайной величины) и дисперсией, характеризующей степень рассеяния значений случайной величины вокруг ее математического ожидания. [10]
Согласно теории вероятности, основной теоретической характеристикой случайного события является его вероятность. Закон распределения или распределение вероятностей случайной величины является полной характеристикой случайной величины, определяющей ее возможные значения и позволяющей сравнивать вероятности различных возможных значений. [11]
Однако приведенная характеристика случайных величин тол-ько со стороны набора возможных значений далеко недостаточна. Понятие случайной величины неразрывно связано с понятием распределения. Для полной характеристики случайной величины наряду с ее возможными значениями следует указать, как часто она эти значения принимает. [12]
Однако приведенная характеристика случайных величин только со стороны набора возможных значений далеко недостаточна. Понятие случайной величины неразрывно связано с понятием распределения. Для полной характеристики случайной величины наряду с ее возможными значениями следует указать, как часто она эти значения принимает. [13]