Распределение дискретное

Если дискретная случайная величина может принимать некоторые значения от Xi до х , то совокупность (распределение) вероятностей всех возможных значений является количественной характеристикой дискретной случайной величины. Функция P(jfi) называется законом распределения дискретной случайной величины. [c.15]

УУ(/г) — распределение по числу атомов С в ионах (М—К+). Все эти распределения отвечает обычным распределениям дискретной случайной величины и определяются следующим образом [c.206]

В частном случае равномерно распределенной дискретной случайной величины, принимающей п значений с вероятностями р, =Р2=. .. =рп— п, математическое ожидание совпадает с обыденным понятием среднего арифметического значения [c.816]

В принципе нормальный закон описывает распределение непрерывных случайных величин, однако, если интервал между соседними значениями дискретной величины невелик, он с хорошим приближением приложим и для характеристики распределения дискретных случайных величин. Так, по нормальному закону распределены скорости отдельных молекул газов. Однако, и распределение числа зерен по отдельным колосьям в выборочной партии колосьев с опытной делянки подчиняется тому же [c.820]

Фаза неоднородной системы, в которой распределена какая-то другая фаза или вещество, называется сплошной (вода, нефть, нефтепродукты). Фаза неоднородной системы, которая распределена в сплошной фазе, называется диспергированной, дисперсной, раздробленной, распределенной, дискретной (песок в воде, капли воды в нефти или нефтепродукте и т. д.). [c.490]

Этот тип анализа применим для развития распределений дискретных вероятностей к двум характерным случаям. Вероятность определенной стадии развития пожара / может быть представлена в виде [c.45]

Функция распределения дискретной случайной величины всегда есть разрывная ступенчатая функция, скачки которой происходят в точках, соответствующих возможным значениям случайной величины, и равны вероятностям этих значений (рис. 2, 6). Сумма всех скачков равна 1. [c.11]

Функции распределения дискретного гранулометрического состава, при котором интервалы между размерами могут быть равными пли неравными, представлены на рис. III-3, корреляция между р м Р для любого размера частиц dpi определяется выражением [c.72]

А. М. Сухотин [9] видит причину этого в использовании уравнения Пуассона и представлений о непрерывной ионной атмосфере в качестве основных положений теории. Такие положения, как указывает А. М. Сухотин, принципиально не могут привести к минимуму свободной энергии раствора при попарном взаимодействии ионов, так как исключают возможность попарного распределения дискретных зарядов в пространстве. [c.275]

Если в начальный момент времени имеются частицы всех размеров и аппроксимация начального распределения дискретной функцией неприемлема, то для описания процесса коагуляции следует воспользоваться интегральным уравнением коагуляции. Пусть / ( , — функция распределения частиц по массам т в момент времени 1. Тогда производная функции распределения частиц по времени, будет равна [c.95]

Законы распределения дискретных случайных величин. Рассмотрим дискретную случайную величину X с конечным множеством возможных значений. Величина X считается заданной, если перечислены все ее возможные значения, а также вероятности, с которыми величина X может принять эти значения. Указанный перечень возможных значений и их вероятностей называется законом распределения дискретной случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины может быть задан с помощью таблицы [c.270]

Построенный закон распределения дискретной случайной величины X называется законом биномиального распределения. [c.283]

Указанной таблицей задан закон распределения дискретной двумерной случайной величины. [c.289]

Рис. 4. График интегральной функции распределения дискретной случайной величины.

Закон распределения дискретной случайной величины может задаваться в виде таблицы, в которой каждому значению Х= Xi ставится в соответствие вероятность Р/ (при этом случайная величина X приняла П[ раз значение XI, П2 раз значение Х2 и т. д.), либо соединением точек, отвечающих значениям р1, как показано на рис. 20.1.3.1. [c.682]

Рис. 20.1.Э.1. Закон и функция распределения дискретной случайной величины

I. Распределения дискретных случайных величин [c.686]

Данное распределение называется биномиальным, поскольку вероятности и совпадают с членами разложения бинома Ньютона (р - - <7)". Биномиальное распределение — пример неравномерного распределения дискретной конечнозначной случайной величины. [c.54]

Другой пример неравномерного распределения дискретной случайной величины — распределение Пуассона. Случайная величина к принимает любые целочисленный значения — О, [c.54]

Функция распределения дискретной случайной величины всегда есть разрывная ступенчатая функция, скачки которой происхо- [c.11]

При построении жестких моделей используют различные классические методы математики дифференциальные уравнения, линейные разностные уравнения, интегральные уравнения н операторы для сведения к алгебраическим моделям. Вероятностные модели отражают законы распределения дискретных н непрерывных переменных, а также распределение статистик (выборок). Эти методы рассматриваются в теории вероятностей и математической статистике. [c.20]

Наличие ярко выраженной гетерогенной структуры позволяет рассматривать губчатые резины как системы, у которых эффективная теплопроводность зависит от размеров, формы и распределения дискретной фазы по отношению к непрерывной. Обычно в качестве первой фигурируют ячейки и поры, в качестве второй — собственно резина. Однако количественное описание эф- [c.112]

Распределение с1 в совокупности имеет в общем непрерывный характер при самых разнообразных условиях распыления. Однако для удобства наблюдения и обработки результатов целесообразно заменить это непрерывное распределение дискретным с определенным количеством классов. [c.78]

Если распределение дискретно, то для каждой фракции рассчитывается среднегеометрическая или среднеарифметическая величина двух граничных размеров (например, размеров ячеек смежных сит) [c.116]

Увеличение точности анализа немного прибавляет к информационной способности одномерных методов. Даже анализ с точностью до 9 значимых десятичных знаков (практически очень редко достижимый случай) может доставить не более 30 бит информации. Если же априорное распределение дискретных значений измеряемого параметра отлично от равномерного, то количество информации, полученное в результате анализа, равно [c.86]

Рядом распределения дискретной случайной величины называется таблица, в которой перечислены возможные (различные) значения этой с. в. 1, и соответствующие им вероятности р , Р2,---, Рк,--- - [c.274]

Рис. 1.2. Кривая распределения дискретных структур по толщине покрытий, полученных из кри- сталлических полимеров.

Как показал анализ, бесконечная цепочка управляющих уравнений для функции распределения дискретных случайных величин с переходами между соседними уровнями является дискретным аналогом уравнения ФП. Многие формулы из аппарата, разработанного для уравнения ФП, переносятся на систему управляющих уравнений путем переобозначения интеграла на сумму. В рамках данного подхода удается провести обобщение на случай Н-уровневой системы с учетом всех возможных переходов между уровнями. Подобие асимптотических решений уравнения ФП и системы балансных уравнений объясняется марковским характером рассматриваемых процессов. [c.72]

Существуют дискретные и непрерывные функции распределения. Дискретная дифференциальная числовая функция распределения выражает зависимость числовой доли макромолекул от их ММ. Дискретная дифференциальная массовая функция распределения выражает зависимость массовой доли макромолекул от ММ. Дискретные функции распределения обычно применяются при теоретических расчетах и выводах. При экспериментальном изучении ММР обычно имеют дело с непрерывными кривыми и функциями распределения. [c.36]

Для функции распределения дискретной случайной велнчинЫ имеем [c.53]

НИ Шва.еиой распределением дискретной случайной величины. Числа Хц х ,. . ., хп могут быть любыми, однако вероятности Рх, р.,,. . , Рп должны удовлетворять двум условиям 1) все рг положительны (р >0) 2) сумма всех рг равна единице (р1 4- рг -Ь. . . - - Рп = 1). Это означает, что величина в каждом случае должна обязательно принимать одно из значений х , х ,. . , п- [c.241]

На графике (рис. 20.1.2.2) сумма Р(х,) изображается в виде неубьшающей ступенчатой (кусочно-постоянной) кривой, называемой функщей распределения дискретной случайной величины. Величина скачка F(x, h-0)--F x )- Pf, где Pi — вероятность события X = дг/. [c.683]

Предположим, что в изучаемой системе все потоки событий являются пуассоновскими, следовательно, обладают свойствами ординарности и отсутствия последствия. В такой системе, называемой марковской, вероятность любого будущего состояния зависит только от состояния в данный момент времени г и не зависит от предыстории. Пуассоновские потоки весьма часто встречаются на практике, так как закон Пуассона является предельным для многих распределений дискретных величин. (Укажем простое правило для грубой проверки пуассоновости потока если среднее арифметическое число сиен состояний за фиксированный отрезок времени примерно равно оценке дисперсии, то поток событий можно рассматривать как нуассоновский.) [c.324]

Гранулометрический состав полидисперсных материалов можно характеризовать рядом распределения дискретной случайной величины в котором перечисляются измеренные значения этой случайной величины 1 2 с соответствующими им вероятностями рх, р2, рз,. .., Рп или частотами п, Пг, пз, Пп- Определение всего ряда дискретных случайных значений г для полидисперсных материалов с большим отношением dmaJdwln вызывает затруднение, поэтому этот ряд заменяют дискретным рядом классов (фракций) значений с . В класс включают группу значений (1 , лежащих в пределах от нг ДО в г, которые в новом ряду представляют одно среднее значение класса [c.8]

Участок поверхности монокристалла бромида серебра, покрытый тонкой пленкой 31)лота и проявленный без предварительного освешения. Распределение дискретных частиц на поверхности, никогда не наблюдавшееся в опытах с несенсибилизированными поверхностями или с поверхностями, покрытыми тонкими пленками серебра указывает на присутствие пленки золота. [c.511]

Угловое распределение дискретных рефлексов — концентрических колец и пятен — позволяет сделать вывод о размерах периодичностей в структуре полимера. Однако количество таких рефлексов не во всех случаях позволяет сделать вывод о том, имеется ли строгая трехмерная унорядоченпость, свойственная кристаллическому состоянию. Появление новых рефлексов на рентгенограммах ориентированных полимеров указывает на частичное упорядочение полимерных цепей, которое, однако, не всегда отвечает фазовому переходу (кристаллизации) В каждом конкретном случае окончательное решение может быть сделано только на основании анализа дополнительных интерференций, не совпадаюш,их с рефлексами неориентированного состояния. Вообгце для установления фазового состояния целесообразно применять одновременно различные методы. [c.230]

Наблюдения Кумпана [1], установившего, что кристаллизация в углях происходит по всей массе, следуют из рассматриваемой схе1мы, так как указывают на относительно равномерное распределение дискретных центров кристаллизации по всей массе угля, составленного из коллоидных частиц (мицелл), образующих структуру геля. В условиях коллоидного раствора сольватные оболочки в большей степени определяют свойства коллоида, экранируя ядра мицелл, тогда как у геля, находящегося в разных стадиях старения и обладающего пористой структурой, экранирующ ее защитное действие оболочки должно быть значительно ослаблено и в тем большей степени, чем глубже прошел процесс старения- [c.164]

Для адекватного описания сложных электрических процессов в целых органах (сердце, мозге, крупных мышцах) применяют эквивалентные генераторы более сложной структуры, чем один токовый диполь. Их можно подразделить на две категории — дискретные и непрерывно распределенные. Дискретные эквивалентные генераторы обычно представляют собой совокупность точечных диполей, расположенных в определенных точках изучаемого органа таким образом, чгобы каждый диполь характеризовал электрическую активность соответствующего участка. К да скретным эквивалентным генераторам можно отнести также мультипольный генератор, который, однако, отличается тем, что его параметры (особенно компоненты высших порядков) не имеют прямой связи с конкретной структурой биоэлектрического процесса. Непрерывно распределенные эквивалентные генераторы — это сторонние токи, распределенные по объему, поверхности или линии. Формулировка таких эквивалентных генераторов направлена на возможно более точное описание реального биоэлектрического процесса с учетом его распределенной в пространстве структуры. Если рассматриваются поверхностные или линейные генераторы, то в зависимости от ориентации вектора стороннего тока по отношению, к поверхности или линии, на которой он распределен, получаются распределенные генераторы с разными свойствами (токовый двойной слой, поверхностный ток, нитевидный генератор и др.). Довольно подробные сведения о дискретных и непрерывно распределенных эквивалентных генераторах, используемых при исследовании сердца и мозга, содержатся, например, в [18, 20, 43]. Различные варианты генераторов распределенного типа, предназначенных главным образом для анализа биомагнитного поля, рассмотрены в [73, с. 278, с. 456 99, 101]. Заметим, что непрерьшно распределенный генератор описывается не обязательно детерминированными характеристиками. Это может быть непрерывное распределение дипольных источников со случайными дипольными моментами, описываемое статистическими характеристиками [20, 99]. [c.264]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология