Непрерывные и дискретные распределения. Функции распределения и плотности вероятности

В работах [207] предложено перейти от непрерывной функции распределения плотности вероятности параметров системы к дискретному (приближенному) ее выражению. Можно, например, диапазон изменения каждого из п неопределенных параметров разделить на т интервалов. В пределах каждого интервала можно пользоваться средним значением функции распределения плотности вероятности соответствующего параметра системы. [c.336]

Объяснить значение фундаментальных статистических терминов дискретная и непрерывная случайная величина, генеральная совокупность, плотность вероятности, функция распределения случайной величины, моменты функции распределения, среднее, дисперсия, объем выборки, выборочное распределение, выборочные параметры. [c.416]

В разделе 2.7.2. приведены некоторые из встроенных функций для расчета статистических функций распределения и функций плотности вероятности. Из них дискретные распределения представлены биномиальным распределением и распределением Пуассона непрерывные распределения — равномерным распределени-258 [c.258]

Оценка достоверности результатов определения плотности вероятности АЭ в целом затруднительна из-за отсутствующего в большинстве случаев полного описания условий измерений. Часто авторы не отделяют непрерывную АЭ от дискретной, тогда как функции, отображающие то, что назьгеают распределением амплитуд, имеют, как уже указывалось, различный физический смысл для двух видов АЭ. Не указывается (зачастую не определяется) истинная полоса пропускания, зависящая не только от обычно указываемой полосы пропускания усилителя, но и от режима работы преобразователей, в основном и определяющих эту полосу. Ни с чем не соотносится уровень дискриминации, вследствие чего трудно судить о возможном виде распределения малых амплитуд. Наконец, часто даже не указывают, какой режим счета сигналов - додетекторный или последетекторный осуществляется. Об этом можно догадаться далеко не всегда. Между тем указанные режимы и параметры в определяющей степени влияют на интерпретацию данных. [c.171]

Взвешенные дискретные величины классифицируются АЦП в последовательность квантованных амплитуд уровней, разделенных определенными ингервамами квантования A.v. В ядерной электронике эти уровни носят назвапие каналов. Аналоговая амплитуда х выборок пмеет непрерывное статистическое распределение, описываемое ее маргинальной функцией плотности вероятности р х). Цифровая переменная Xq, полученная из. V при помощи АЦП, имеет соответственное дискретное статистическое распределение. Соотношение между этими распре- [c.529]

В приложениях особое значение имеют случайные величины двух типов. К первому типу относятся случайные величины, соответствующие тем физическим величинам, которые по самой своей природе могут принимать только дискретные значения (таково, например, число бактерий в чашке Петрй). Ко второму типу принадлежат случайные величины, соответствующие непрерывно изменяющимся физическим величинам (например, концентрациям,). Дискретные случайные величины характеризуются тем, что их функция распределения возрастает скачком лишь в счетном числе точек и остается постоянной между ними. В интересующих нас приложениях чаще всего будут встречаться непрерывные случайные величины, для которых плотность вероятности р(х) определяется соотношением [c.50]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология