Дисперсия нормального распределения

Оценивание среднего значения и дисперсии нормального распределения [c.159]

Функции и pjj могут быть описаны уравнениями типа нормального закона Гауса. При стремлении к нулю дисперсии нормальное распределение стремится к 5-функции. В этом случае из уравнения (104) можно получить более простые выражения [c.205]

Величина а является корнем квадратным из дисперсий нормального распределения и определяет ширину переходной области на оси X из условия Ф(— )= 1, которое, вообще [c.218]

Величина о представляет собой статистически обоснованную оценку шума спектрометра. На основании общих соображений предполагается, что шум имеет случайную природу, таким образом величина представляет собой дисперсию нормально распределенной случайной величины. На практике оценку величины а часто проводят по максимальным отклонениям шума М причем [c.172]

Существенный прогресс в решении проблемы определения композиционной неоднородности продуктов полимераналогичных реакций был достигнут в работах [22—25] благодаря математическому моделированию процесса на ЭВМ методом Монте-Карло. Это дало возможность с хорошей точностью определить величину композиционной неоднородности продуктов при различных значениях параметров процесса, что позволило, в свою очередь, провести исследование зависимости ее от соотношения кинетических констант и степени превращения (конверсии). Следует отметить, однако, что расчеты численным методом Монте-Карло связаны со значительными затратами машинного времени [4]. В то же время, использование этого метода позволило оценить степень точности различных приближенных решений. На основании хорошего совпадения с результатами численного расчета методом Монте-Карло в работах [4, 24, 25] для описания композиционного распределения в приближении эффекта соседних звеньев было предложено так называемое модифицированное марковское приближение . Оно состоит в том, что параметры марковского закона в приближенной формуле для дисперсий нормального распределения, приведенной в работе [19], берутся из решения точных кинетических уравнений процесса [16]. Сравнение с результатами численного расчета с помощью метода Монте-Карло показало, что такое приближение хорошо работает для достаточно длинных цепочек и не слишком большом ускоряющем эффекте соседних звеньев [24, 25]. В работе [26] предпринята попытка получить точное аналитическое решение задачи для сильного ускоряющего влияния соседних звеньев. Однако выведенная в этой работе система интегродифференциальных уравнений не была решена из-за существенных вычислительных трудностей. [c.298]

Несмотря на то, что повышение температуры вызывает снижение дисперсии нормального распределения для Стр, в два, а для Тср. в четыре с лишним раза, вследствие уменьшения числа дефектов в объеме при высоких температурах, понижение механических характеристик наблюдается и вызвано увеличением межцентрового расстояния кристаллической решетки. [c.161]

Если считать, что состав в каждой статистической понуляцпи молекул ДНК распределен по Гауссу, то можно рассчитать из ширины кривой плавления дисперсию нормального распределения с. [c.259]

Частота детей с рецессивными и полигенными заболеваниями в кровнородственных и неродственных браках. Пусть аллель, который в гомозиготном состоянии приводит к возникновению рецессивного заболевания, встречается в популяции с частотой q. Тогда частота соответствующего фенотипа в случайно скрещивающейся популяции будет равна если коэффициент инбридинга особей в популяции равен F, эта частота составит + Fpq. С уменьшением q увеличивается отношение Fpqlq чем ниже частота гена (генотипа), тем выше частота кровнородственных браков среди родителей пораженных гомозигот. Этот вывод справедлив не только для рецессивных заболеваний, но и для полигенных признаков (разд. 3.6). У особей с коэффициентом инбридинга F дисперсия нормально распределенной подверженности заболеванию с наследуемостью = 1 равна [c.344]

Этот интеграл с учетом свойства согласованности для совместной плотности вероятности рц ( 1, tI2> -> wn) равен [D (ui)/2nV/ , где D (%) — дисперсия нормально распределенно тхентрированной случайной величины и , которая на основании формулы (26.37) вычисляется через направляющие косинусы Onh вектора единичной нормали и элементы корреляционной матрицы Ко- [c.454]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология