Два - распределение
Cтраница 4
Согласно теории характеристических функций, развитой в главе 10, взаимнооднозначное соответствие между одномерными распределениями и их характеристическими функциями ( см. параграф 15.9) распространяется на распределения произвольного числа измерений. Если два распределения совпадают, то их характеристические функции также совпадают, и обратно. [46]
По теории Лассена соответствующими цифрами будут 0 03 и 0 3 мк, а максимум приходится на частицы с радиусом 0 09 мк. Эти два распределения радиоактивности по размерам не очень сильно отличаются друг от друга и свидетельствуют о том, что основная масса радиоактивности сосредоточена на частицах с радиусами около 0 1 мк или чуть меньше. Ясно, что в континентальных воздушных массах частицы с радиусами больше 0 3 и меньше 0 02 мк играют несущественную роль как носители короткоживущей естественной радиоактивности. Для морского аэрозоля, по-видимому, следует ожидать смещения максимума в сторону частиц меньших размеров. [47]
В главе 9 рассматривается выбор признаков при наличии двух распределений. Если имеется два распределения, подлежащие классификации, то целью выбора признаков является выбор с помощью подходящего преобразования небольшого числа важных признаков, так, чтобы сохранить, насколько это возможно, разделимость классов. Поскольку свойство разделимости классов должно сохраняться при любом взаимно однозначно м преобразовании, можно рассматривать все виды преобразований, включая нелинейные. Однако в главе 9 изучаются только линейные преобразования. [48]
Процедура, связанная с вычислением тестовой статистики D, требует накапливания частот по всем порядковым значениям. Затем сравниваются два распределения накопленных частот - теоретическое распределение, имеющее место при справедливой Я, и наблюдаемое распределение. [49]
Пусть имеется два распределения электрических зарядов. Обозначим в выражении (3.20) через W F потенциал одного из них, через Ф V - потенциал другого, а через е - диэлектрическую проницаемость среды. [50]
Эта важная теорема ( Леви [24]) показывает, что распределение однозначно определяется своей характеристической функцией. Действительно, если два распределения имеют одну и ту же характеристическую функцию, то, согласно доказанной теореме, эти два распределения совпадают для лю ого интервала, являющегося для них обоих интервалом непрерывности. Следовательно, согласно параграфу 6.7, эти распределения тождественны. [51]
При этом необходимо проверить ( при серийных исследованиях - - на наиболее высокомолекулярном образце), удовлетворяется ли линейное приближение. Для этого нужно сопоставить два распределения, рассчитанных при разных с ( ср. [52]
При этом необходимо проверить ( при серийных исследованиях - на наиболее высокомолекулярном образце), удовлетворяется ли линейное приближение. Для этого нужно сопоставить два распределения, рассчитанных при разных с ( ср. [53]
 |
Распределение частот при совместном определении содержания алюминия в лабораториями.| Асимметричное распределение частот при совместном определении ния алюминия двумя разными методами. [54] |
Известно, что при определении кремния есть опасность ного результата. На рис. 2.3 показаны два распределения результатов межлабораторного опыта по определению кремния. [55]
Если биномиальный закон распределения представить на графике, как это было нами сделано на рис. 5 для двух предельных случаев: вполне симметричного и сильно асимметричного распределения, то мы получим одновершинный ряд столбиков сперва возрастающей, а затем убывающей высоты, отстоящих друг от друга на интервалы, которые можно принять равными, хотя в дискретном распределении размер интервалов не имеет никакбго значения. Совершенно очевидно даже при взгляде на два распределения, изображенные на рис. 5, что если будем увеличивать число испытаний п, но одновременно во столько же раз будем уменьшать длину промежуточных интервалов ( обозначим их через е), то сближение столбиков приведет в пределе при п - х, е - - 0 к непрерывной кривой, проходящей по их вершинам. [56]
Соответствующей аксиомой независимости является сепарабельность. Функция коллективной полезности является сепара-бельной, если она сравнивает два распределения полезностей, сосредоточенных в подгруппе агентов, независимо от остального распределения полезностей. Сепарабельность, в различных формах определяется также для индексов неравенства ( гл. В каждом из этих случаев эта аксиома приводит к мощному функциональному уравнению. [57]
 |
Смещение поверхности Ферми ( а и распределения Ферми-Дирака ( б в результате действия электрического поля.| Смещение поверхности. [58] |
Из рис. 92 и 93 теперь очевидно, что форма возмущенной функции распределения чувствительна к характеру возмущения. Следовательно, эффективность данного механизма релаксации, стремящегося превратить эти два распределения в равновесные, также может быть различной. [59]
 |
Смешанные распределения. [60] |
Страницы: 1 2 3 4 5