Дисперсия нормальная

При написании книги предполагалось, что читатель знаком с основными определениями теории вероятностей и математической статистики в объеме вузовского курса (см. например [116]) поэтому в предыдущих главах мы широко оперировали такими понятиями, как математическое ожидание, дисперсия, нормальное распределение и т. д. [c.122]

Доверительные интервалы для дисперсии. Чтобы построить доверительный интервал для дисперсии нормальной плотности вероятности, воспользуемся тем фактом, что выборочное распределение (/г—1)5 /а совпадает с распределением случайной величины [c.122]

Оценка дисперсии нормально распределенной случайной величины. Дисперсию генеральной совокупности нормально распределенной случайной величины- можно оценить, если известно распределение ее оценки — выборочной дисперсии Распределение выборочной дисперсии можно получить при помощи, распределения Пирсона или х .распределения. Если имеется выборка п независимых наблюдений х, хч,. .., Хп над нормально распределенной случайной величиной, то можно показать, что сумма [c.44]

Оценивание среднего значения и дисперсии нормального распределения [c.159]

Величина а является корнем квадратным из дисперсий нормального распределения и определяет ширину переходной области на оси X из условия Ф(— )= 1, которое, вообще [c.218]

Выборочное распределение среднего представляет собой распределение суммы случайных величин. Следующее простейшее выборочное распределение — распределение дисперсии нормальных случайных величин — представляет собой распределение суммы квадратов случайных величин Х +Х + +Х Предположим, [c.104]

ДЛЯ дисперсии нормальной плотности вероятности. Так как [c.125]

Пример 1 Рассмотрим функцию правдоподобия для среднего значения и дисперсии нормальной плотности вероятности, причем предполагается, что выборка состоит из п наблюдений [c.128]

Рис 47 Контуры линии уровня правдоподобия для среднего значения и дисперсии нормальных наблюдений при п = 100 [c.160]

Функции и pjj могут быть описаны уравнениями типа нормального закона Гауса. При стремлении к нулю дисперсии нормальное распределение стремится к 5-функции. В этом случае из уравнения (104) можно получить более простые выражения [c.205]

Величина о представляет собой статистически обоснованную оценку шума спектрометра. На основании общих соображений предполагается, что шум имеет случайную природу, таким образом величина представляет собой дисперсию нормально распределенной случайной величины. На практике оценку величины а часто проводят по максимальным отклонениям шума М причем [c.172]

Определяем дисперсию нормальности по формуле [c.15]

Существенный прогресс в решении проблемы определения композиционной неоднородности продуктов полимераналогичных реакций был достигнут в работах [22—25] благодаря математическому моделированию процесса на ЭВМ методом Монте-Карло. Это дало возможность с хорошей точностью определить величину композиционной неоднородности продуктов при различных значениях параметров процесса, что позволило, в свою очередь, провести исследование зависимости ее от соотношения кинетических констант и степени превращения (конверсии). Следует отметить, однако, что расчеты численным методом Монте-Карло связаны со значительными затратами машинного времени [4]. В то же время, использование этого метода позволило оценить степень точности различных приближенных решений. На основании хорошего совпадения с результатами численного расчета методом Монте-Карло в работах [4, 24, 25] для описания композиционного распределения в приближении эффекта соседних звеньев было предложено так называемое модифицированное марковское приближение . Оно состоит в том, что параметры марковского закона в приближенной формуле для дисперсий нормального распределения, приведенной в работе [19], берутся из решения точных кинетических уравнений процесса [16]. Сравнение с результатами численного расчета с помощью метода Монте-Карло показало, что такое приближение хорошо работает для достаточно длинных цепочек и не слишком большом ускоряющем эффекте соседних звеньев [24, 25]. В работе [26] предпринята попытка получить точное аналитическое решение задачи для сильного ускоряющего влияния соседних звеньев. Однако выведенная в этой работе система интегродифференциальных уравнений не была решена из-за существенных вычислительных трудностей. [c.298]

В обозначениях этого раздела дисперсия нормального закона композиционного распределения имеет следующий вид [c.310]

Несмотря на то, что повышение температуры вызывает снижение дисперсии нормального распределения для Стр, в два, а для Тср. в четыре с лишним раза, вследствие уменьшения числа дефектов в объеме при высоких температурах, понижение механических характеристик наблюдается и вызвано увеличением межцентрового расстояния кристаллической решетки. [c.161]

СРАВНЕНИЕ ДВУХ ДИСПЕРСИЙ НОРМАЛЬНОЙ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ [c.305]

Правило. Для того чтобы при заданном уровне значимости а проверить основную гипотезу Нд В Х) = 0(У) о равенстве генеральных дисперсий нормальных совокупностей при конкурирующей гипотезе Я] 0(Х) > 0(У), надо вычислить отношение ббльшей исправленной дисперсии к меньшей, т. е. [c.306]

Выборочное распределение среднего представляет собой распределение суммы случайных величин. Следующее простейшее выборочное распределение — распределение дисперсии нормальных случайных величин — представляет собой распределение суммы квадратов случайных величин Х +Х +.., + Х . Предположим, например, что имеется п независимых измерений из Л (0, 1)-попу-ляции и требуется найти выборочное распределение случайной величины [c.104]

Оценка дисперсии нормально раснределенной случайной величины. [c.47]

Недостатком контроля листов нормальными волнами является наличие большой мертвой зоны протяженностью более 100 мм. Это объясняется дисперсией нормальных волн, которая приводит к увеличению длительности импульсов и снижению разрешающей способности метода. Кроме того, при контактном способе контроля за счет установки преобразователя происходит демпфирование поверхности листа, что заметно снижает чувствительность и дальность распространения нормальных волн. При иммерсионном способе контроля поверхность листа демпфи- [c.209]

Если считать, что состав в каждой статистической понуляцпи молекул ДНК распределен по Гауссу, то можно рассчитать из ширины кривой плавления дисперсию нормального распределения с. [c.259]

Эта цветная картина (для случая скрещенных николей) показана схематически на рис. 116. При этом в отсутствие оптически актив- ного вещества остается темной только центральная полоса. При применении двойного кварцевого клина в 3 раза толще спектральное разложение дает па фотопозитиве картину, показанную на, рис. 117. Только одна центральная темная полоса будет перненди кулярна к длине спектра, тогда как другие темные полосы, если дисперсия нормальная, будут сходиться в направлении короткв волн. Однако расстояния между полосами в смысле вращения останутся теми же 180° на протяжении всего спектра. [c.282]

Частота детей с рецессивными и полигенными заболеваниями в кровнородственных и неродственных браках. Пусть аллель, который в гомозиготном состоянии приводит к возникновению рецессивного заболевания, встречается в популяции с частотой q. Тогда частота соответствующего фенотипа в случайно скрещивающейся популяции будет равна если коэффициент инбридинга особей в популяции равен F, эта частота составит + Fpq. С уменьшением q увеличивается отношение Fpqlq чем ниже частота гена (генотипа), тем выше частота кровнородственных браков среди родителей пораженных гомозигот. Этот вывод справедлив не только для рецессивных заболеваний, но и для полигенных признаков (разд. 3.6). У особей с коэффициентом инбридинга F дисперсия нормально распределенной подверженности заболеванию с наследуемостью = 1 равна [c.344]

Этот интеграл с учетом свойства согласованности для совместной плотности вероятности рц ( 1, tI2> -> wn) равен [D (ui)/2nV/ , где D (%) — дисперсия нормально распределенно тхентрированной случайной величины и , которая на основании формулы (26.37) вычисляется через направляющие косинусы Onh вектора единичной нормали и элементы корреляционной матрицы Ко- [c.454]

Техника и практика спектроскопии (1976) -- [ c.75 ]

Рефрактометрические методы химии (1960) -- [ c.22 ]

Рефрактометрические методы химии Издание 2 (1974) -- [ c.19 ]

Рефрактометрические методы химии Издание 3 (1983) -- [ c.20 ]

Техника и практика спектроскопии (1972) -- [ c.73 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология