Математическое ожидание нормального распределения

Грубые ошибки из ранжированного ряда исключают, оставшиеся значения используют для определения среднего арифметического случайной величины, дисперсии выборки и нахождения доверительного интервала для оценки математического ожидания нормального распределения. [c.15]

Если математическое ожидание нормально распределенной генеральной совокупности известно (Mj - ц),ю выборочная дисперсия определяется выражением [c.25]

Таким образом, если бы был известен закон распределения оценки а, задача определения доверительного интервала решалась бы просто. Рассмотрим в качестве такого примера построение доверительного интервала для математического ожидания нормально распределенной случайной величины X с известным генеральным стандартом, равным Сл. [c.41]

Построить доверительный интервал для математического ожидания нормально распределенной случайной величины X при доверительной вероятности р—0,95, если среднее выборочное х = 20,5 получено по четырем измерениям, считая дисперсию, равную 0,81 а) генеральной б) выборочной. [c.74]

Таким образом, если ставится задача выявить только математическое ожидание нормального распределения, то требующийся объем выборки (номограмма на рис. 11), значительно меньше, чем в тех случаях, когда нужно узнать истинное среднеквадратичное отклонение (приложение 6). [c.49]

Оценка математического ожидания нормально распределенной случайной величины. При отсутствии грубых и систематических ошибок математическое ожидание случайной величины, совпадает с истинным результатом наблюдений. Поэтому оценка математического ожидания имеет важное значение при обработке наблюдений. Легче всего оценить математическое ожидание при известной дисперсии генеральной совокупности (см. гл. П, 8). [c.41]

Оценкой для математического ожидания нормально распределенной величины У служит среднее выборочное у [c.71]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология