Реализуемые им преобразования были динамическими, т.е. периодически изменялись по закону распределения
случайных величин, и потому их раскрытие представляло очень серьёзную задачу даже для квалифицированных специалистов.
Тогда ряд вероятностей, соответствующих значениям
случайной величины х, будет иметь следующий вид Px,Px1,Px2,…
Здесь предполагается, что дискретная
случайная величина имеет n значений. Выражение называется условием нормировки.
Другими словами, подходящим математическим описанием данной ситуации, является
случайная величина х, принимающая значения × = 2N-1, с вероятностью р = 2-N.
Планируется, что все промежутки времени работоспособности и восстановления являются независимыми
случайными величинами со своими законами распределения.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: баритовый — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Количественная оценка колебания признака в совокупности называется
случайной величиной.
Затрагивая вопрос о вероятности некоторого события, нельзя не говорить о закономерностях появления
случайных величин.
Рассмотрим поведение этой функции для вышеприведённых двух видов
случайных величин.
Основные характеристики
случайных величин.
Из-за огромного количества молекул практически нельзя определить значения их скоростей в какой-либо момент, но возможно, считая скорость молекул непрерывной
случайной величиной, указать распределение молекул по скоростям.
Начальным моментом порядка k называют математическое ожидание
случайной величины, возведённой в степень (k, это может быть и степень k=1).
Поэтому
случайную величину можно представить и через т. н. плотность распределения (плотность вероятности).
Для того, чтобы установить математическую форму этого закона, предположим, что дискретная
случайная величина х может принимать значения х1, x2, x3…, хi…., xk, и пусть каждому из этих значений соответствует вероятность Px.
Обнаруженное значение
случайной величины называют статистической переменной (или вариантой).
В столбце «Тип
случайной величины» выберите «Момент времени».
Ещё раз, важно запомнить, что в записи M (X) вот это X означает
случайную величину, скажем измерения линейкой.
Итак, теперь возведу в квадрат
случайную величину.
Дана последовательность независимых одинаково распределённых
случайных величин η1, η2…., ηn…..
Во многих случаях требуется установить зависимость между двумя
случайными величинами.
Предмет теории вероятностей – процессы, на которые влияют
случайные величины.
При индивидуальном обмене, то есть в отсутствие конкуренции, цены и количества обмениваемых благ остаются
случайной величиной, возможна ценовая дискриминация, различный подход к разным покупателям.
При положительной (правосторонней) асимметрии распределения правая ветвь (tail) плотности распределения вероятностей
случайной величины «длиннее» левой ветви.
Так, для нормального распределения отклонение
случайной величины от её математического ожидания на 3 и более стандартных отклонений встречаются крайне редко (правило 3 сигм).
Можно рассмотреть новую последовательность
случайных величин {Mn}, где Mn = max {η1, η2…., ηn….}, n = 1, 2, 3…..
Наука утверждает, что жизнь – это совокупность взаимодействия
случайных величин.
– Сознание – не физический мир макро или микрообъектов. Внутри виртуальности возможно выпадение
случайных величин, если такова программа.
Инженеры-гидравлики и гидротехники, оценивая размеры речного стока, знание которых необходимо для обоснования проектов орошения, считают
случайной величиной боковую приточность, т. е. тот объём воды, который поступает в реку из притоков и ключей.
При стохастической связи переменные как
случайные величины заданы совместным распределением вероятностей величины.
Применение случайных моделей требует использования статистических методов оценки параметров
случайных величин.
Как известно [40], порядковые статистики представляют собой зависимые
случайные величины (даже если исходная совокупность независимая) и поэтому описывается некоторым совместным распределением.
Итак, распределение – это вероятность появления разных значений какой-то
случайной величины.
Главные компоненты представляют собой
случайные величины максимальной дисперсии, построенные из линейных комбинаций входных признаков.
И вот, сидела, с аппетитом уплетала бутерброд с сыром, запивая сладким чаем и битый час твердила про распределение функции
случайной величины похмельному лоботрясу.
Верхняя дециль Du соответствует
случайной величине, не превышаемой в течение 90% времени.
Закон
случайных величин ещё никто не отменял.
Конечно, каждый человек уникален, хотя его появление на свет определяется набором достаточно
случайных величин.
Чтобы её оценить, рассчитывают точностную и надёжностную характеристики полученной
случайной величины.
Эти характеристики зависят от количества проводимых опросов, чем их больше, тем оценка
случайной величины точнее и надёжнее.
Если, например, рассматривать этот процесс с точки зрения баллистики, то попадание пули в цель зависит от совокупности нескольких
случайных величин: силы ветра, твёрдости руки и т. д.
В данной работе мы будем исследовать взаимосвязь между
случайными величинами статистическими методами.
Время, требуемое для выполнения задания, является
случайной величиной.
Однако он указывает на то, что срединное или ожидаемое значение
случайной величины, представляющей будущий спот-курс, представляет собой текущий форвардный курс.
Однако главным в математической статистике является не распределение
случайных величин, а анализ статистических данных и выяснение, какому распределению они соответствуют.
Различают дискретные и непрерывные
случайные величины.
Распределение дискретной
случайной величины.
F(x) – функция распределения
случайной величины.
Все основные свойства числовых характеристик, рассмотренные нами для дискретных
случайных величин, сохраняются и в непрерывном случае.
В теории вероятностей говорится, что нормальное распределение образуется при сложении бесконечного большого количества независимых
случайных величин.