Гаусса нормальное

Распределение Гаусса, нормальное [c.146]

Соответствующая этой плотности дифференциальная кривая распределения называется кривой Гаусса. Нормальное распределение симметрично относительно ординаты, отвечающей значению г, равному г 109 [c.11]

Уравнение (10-9) является хорошо известным из работ Гаусса нормальным законом распределения ошибок. По этой причине распределение, подсчитанное в настоящем разделе, обычно называют распределением Гаусса. [c.202]

Статистическое регулирование по методу средних арифметических значений и размахов х—Я) согласно ГОСТ 15894—70 рекомендуется применять для процессов с высокими требованиями к точности, для единиц продукции, связанных с обеспечением безопасности потребителя (авиационная техника, автомобили и др.), для экспресс-лабораторных анализов, для измерения, вычисления и управления процессами по результатам определения статистических характеристик при наличии автоматических устройств. Показатели качества должны иметь распределение Гаусса (нормальное) или Максвелла. [c.184]

Нормальное распределение было открыто Муавром в 1733 г. и затем детально изучалось Лапласом и Гауссом. В честь Гаусса нормальное распределение часто называют гауссовским распределением. [c.283]

Закон нормального распределения случайных событий (закон Гаусса). Установлено, что для многих наблюдений распределение отдельных полученных результатов по отношению к среднему значению измеряемой величины характеризуется законом нормального распределения ошибок (закон Гаусса). Нормальный закон распределения наблюдается в тех случаях, когда на признак явления действует много факторов, каждый из которых мало связан с большинством других, и влияние каждого фактора на конечный результат существенно меньше суммарного влияния всех остальных факторов. [c.76]

Опыт показывает, что при спектральном анализе величины х — хх с достаточной точностью распределены по закону Гаусса (нормальное распределение, см. рис. 127). Это приводит к определенным соотношениям между экспериментально определенными значениями х — Ж п вероятностью того, что ошибка определения величины Хо не превзойдет наперед [c.162]

К наиболее важным законам распределения непрерывных величин относятся экспоненциальный и закон Гаусса (нормальное распределение). [c.348]

Иногда молекулярновесовое распределение полимеров может быть описано с помощью аналитических функций с одним или двумя параметрами. Предложены многочисленные функции молекулярновесового распределения. Наиболее распространенными из них являются 1) распределение Шульца, 2) распределение Танга, 3) распределение Гаусса, нормальное в логарифмической системе координат. [c.71]

Наиболее часто встречающимся законом распредгления является закон Гаусса (нормальный закон), графически представленный на рис. 1-1, где по оси абсцисс отложены величины абсолютных случайных погрешностей, а по оси ординат — вероятная частота появления этих погрешностей. [c.28]

Для описания достаточно узких ММР (с малым отношением MwIMn) применяют обычно распределение Гаусса (нормальное распределение). [c.178]