Плотность вероятности нормальная

Рис. 27. Кривая -плотности вероятности нормально распределенной случайной величины.

Рис. 13. Кривые плотности вероятности нормального распределения для

Рис. 12.1-3. Функция плотности вероятности нормального (гауссова) распределения, имеющего среднее значение р и дисперсию <т . Площади под кривой в пределах ц а, / 2<т и / 3<т равны вероятностям нахождения значения величины в пределах соответствующего интервала и равны 68,3, 95,4 и 99,7%.

Многочисленными исследованиями показано, что данные большинства аналитических определений при наличии генеральной совокупности результатов химического анализа подчиняются закону нормального распределения (распределение Гаусса). Плотность вероятности нормального закона распределения имеет вид [c.43]

Рис. 6.2. Функция плотности вероятности нормального распределения

Практически можно считать, что распределение Пуассона достаточно хорошо может быть представлено нормальным распределением уже при х>9. Это иллюстрируется на рис. 24, где приведен график плотности вероятности нормального распределения для ц = 9, а = 3 и нанесены значения вероятностей Рр, (ж) для распределения Пуассона с = 9 в виде прямоугольников ) с основанием 1 и высотой Рц х), т. е. с плош,адью Рц(х). [c.138]

Одномерная плотность вероятности нормального случайного процесса X(t) записывается следующим образом [c.17]

Двумерная плотность вероятности нормально распределенного случайного процесса X(t) имеет вид [c.17]

При любом п п-мерная плотность вероятности нормального процесса Х(1) полностью определяется заданием среднего значения и корреляционной функции. Для такого процесса понятия стационарности в широком и узком смысле совпадают. [c.18]

Воспользовавшись этим соотношением, можно непосредственно обобщ,ить пример, приведенный в 5.2, и определить оценки по критерию максимума апостериорной плотности вероятности и амплитуды, и фазы синусоидального сигнала известной частоты при наличии белого нормального шума, если известно, что их совместная априорная плотность вероятности нормальна. [c.164]

Рис. 28. Кривые плотности вероятности нормального распределения при о = onst (11 <

Рис. 29. Вид кривых плотности вероятности нормального распределения,при разных параметрах 0 ai<0j<0j (ц = = onst)

Плотность вероятности нормального распределения рассчитывается программой STAT5. [c.171]

Во многих практических приложениях, в том числе в аналитической работе, двухсигмовые пределы часто принимают за допустимые отклонения, а величину 2сг называют максимально допустимой ошибкой. Здесь надо подчеркнуть, что понятие максимальной ошибки не имеет строго определенного, безусловного смысла. Кривая плотности вероятности нормального распределения асимптотически приближается к оси абсцисс и, следовательно, вообще говоря, пределы появления ошибок оказываются неограниченными ). Ограничить эти пределы можно только условно, задавшись определенной вероятностью попадания ошибок в этот интервал. Интересно отметить, что в существующих у нас ГОСТ ах даются допустимые пределы [c.73]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология