Вероятности, выведенные из нормального. распределения

Если все функции плотности вероятности / ( 0 (/ = 1, Ь) можно считать отвечающими нормальному распределению вероятности, удается вывести простую классификационную функцию, которая дает минимальную ошибку классификации. Для плотности /г (X) имеется зависимость [c.246]

Статистические свойства случайной функции X (1) характеризуются п-мерным законом распределения тем точнее, чем больше тг из этого закона можно вывести все законы распределения случайной функции X t) более низких порядков. В некоторых практических случаях и в качестве общих характеристик входных и выходных случайных функций достаточно иметь их двумерные плотности распределения, по которым могут быть определены плотности вероятностей этих функций более высоких порядков, вплоть до -мерной плотности вероятности. К таким функциям относятся нормально [c.117]

Теоретические расчетно-аналитические методы, или методы математического моделирования. Вероятностно-аналитические методы имеют для практики значительный недостаток некоторые из них могут быть использованы только тогда, когда имеются аналитические выражения для распределений случайных величин. Вывести и получить аналитические выражения для распределений случайных величин обычно очень сложно, поэтому на стадии проектирования, когда дается ориентировочная оценка показателей надежности, эти методы не всегда подходят. Хотя вычисление вероятности нахождения случайной величины в заданных пределах ее значений, обеспечивающих нормальное безотказное функционирование используемого объекта, в математическом отношении весьма простая операция, если имеется закон распределения этой случайной величины [c.18]