Cтраница 1
Гнеденко Б В, Про одне узагальненя формул Ерланга / / Доклады АН УССР. [1]
Гнеденко, 1969 ] Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. [2]
Гнеденко ( 1912) - статистик с несколькими печатными работами и с очень солидным образованием. [3]
Гнеденко такую задачу назвал задачей о первом пересечении высокого уровня. [4]
Гнеденко и Перес [ 3) придают большое значение этому определению, точнее, появлению классического и статистического определений вероятностей у Якоба Бер-нулли. С этого момента, как они полагают, началась теория вероятностей. [5]
Супруги Гнеденко - Борис Владимирович и Наталья Константиновна Гнеденко. [6]
Эта теорема Гнеденко представляет собой обобщение локальной теоремы Лапласа. [7]
В, Гнеденко [15], А. А. Боровкова [7], Б. В. Гнеденко и А. Я. Хинчина [17], А. М. Яглома и И. М. Яглома [84], справочное пособие Ю. В. Прохорова и Ю. А. Розанова [56], справочник [65] и книги В. Дуба [20], переведенные с английского. Укажем также на сборники [46] и [67], содержащие большое количество задач по теории вероятностей. [8]
В, Гнеденко и А. Я. Хинчина [17], А. М. Яглома и И. М. Яглома [84], справочное пособие Ю. В. Прохорова и Ю. А. Розанова [56], справочник [65] и книги В. Дуба [20], переведенные с английского. Укажем также на сборники [46] и [67], содержащие большое количество задач по теории вероятностей. [9]
Дима - Дмитрий Борисович Гнеденко ( родился 6 октября 1943 г.) - сын Б.В. Гнеденко, ныне доцент кафедры теории вероятностей МГУ. [10]
Как следует из результата Гнеденко ( см. Гнеденко и Колмогоров [1], с. [11]
Закон распределения Вейбулла - Гнеденко. [12]
Наташа - Наталья Константиновна Гнеденко. [13]
Точное распределение статистики Dn, найдено Гнеденко и Королюком ( см. [33]); предельное распределение статистики Dn п - Смирновым. Теорема 1.2 2 доказана впервые в [21] методом моментов. [14]
В 1939 г. независимо друг от друга Гнеденко и Деблин нашли области притяжения устойчивых распределений. Условия принадлежности области притяжения устойчивого закона очень простые и сводятся к поведению хвостов распределений - поведению исходного распределения при больших значениях аргумента. [15]