Математическое ожидание условное

Таким образом, для идентификации нелинейных объектов уже недостаточно корреляционных методов, оперирующих математическими ожиданиями и корреляционными функциями случайных процессов. Опшбка в решении задачи идентификации нелинейного объекта корреляционными методами, используемыми для линейных систем, тем больше, чем сильнее регрессия функций у (1) относительно и ( ) отличается от линейной и чем больше неравномерность математического ожидания условных дисперсий. [c.438]

Если время между двумя пересечениями математического ожидания условно назвать полупериодом случайного процесса, то формула (VII. И) рекомендует выбирать шаг At так, чтобы в среднем на такой полупериод приходилось около семи ординат таблицы. [c.164]

Показатели качества сварных соединений лабораторных образцов и изделий иногда заметно отличаются в силу проявления масштабного фактора, наличия дефектов и др. Поэтому проведены испытания крупногабаритных образцов с технологическими дефектами в виде непровара швов (рис. 6.8). В образцах с поперечным швом (рис. 6.8, а) создавали непровар по толщине и ширине образцов. Характерные диаграммы трещиностойкости сварных соединений, представленные на рис. 6.9, свидетельствуют о том, что силовые характеристики трещиностойкости К сварных соединений практически не зависят от применяемой технологии сварки. Математическое ожидание условного критического коэффициента интенсивности напряжений составляет [c.213]

Математическое ожидание условных дисперсий [c.114]

Общая дисперсия случайной функции при заданном значении аргумента 1 равна сумме дисперсий условных математических ожиданий 0 ( , I ) и математического ожидания условных дисперсий [c.120]

Выражение для определения нормированных взаимных дисперсионных функций по математическому ожиданию условных дисперсий вух ( 5) имеет вид [c.121]

Первое слагаемое в выражении (11,62) представляет собой математическое ожидание условных дисперсий [c.122]

Доверительные интервалы для дисперсии условного среднего и математического ожидания условной дисперсии находятся по оценкам этих величин так же, как и для дисперсии, согласно (11,47). [c.307]

Задача идентификации нелинейных объектов, функционирующих в условиях случайных возмущений, представляет весьма сложную математическую проблему, которая в настоящее время находится в стадии разработки и еще далека до своего завершения. Тем не менее уже сейчас можно назвать ряд методов, которые хотя и нельзя считать исчерпывающими, однако дающие достаточно хорошее приближенное решение задачи идентификации нелинейных объектов статистическими методами. К таким методам можно отнести 1) методы, основанные на использовании дисперсионной и взаимодисперсионной функций случайных процессов 2) метод линеаризации нелинейной регрессии на участках гомоскедастич-ности математического ожидания условной дисперсии функции у ( ) относительно и ( ) 3) винеровский подход к идентификации нелинейных систем 4) метод идентификации нелинейных систем, основанный на применении аппарата условных марковских процессов. [c.438]

Трудности в применении общих методов решения задачи идентификации нелинейных объектов, характеризующихся нелинейной регрессией и гетероскедастичной корреляцией входных и выходных сигналов, приводят к необходимости использования упрощенных методик. Одна из таких методик состоит в линеаризации нелинейностей регрессии на участках с постоянными зна- чениями математического ожидания условной дисперсии для каждых двух заданных значений аргументов случайной функции и (г) или двух случайных функций у I) и и 1) [2]. По полученным данным для каждого из указанных участков определяют общие характеристики случайной функции (или двух случайных функций) при данных двух значениях аргументов. [c.444]

Вторая часть общег дисперсии В/[Ук] является математическим ожиданием условной дисперсии У относительно гиперплоскости регрессии [c.116]

В общем случае, независимо от формы связи между Ук ж X и постоянства математического ожидания условных дисперсий М [В Ук1хх, . х ]], в качестве характеристики тесноты связи между У к 11 X принимают множественное корреляционное отношение, которое для рассматриваемого многомерного объекта имеет вид [c.116]

Второй член — математическое ожидание условной дисперсии М [О ГЦХ1)) 0 У, в)) [c.126]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология