Случайная величина дискретная

Случайная величина дискретная 38 непрерывная 38 Совместимость [c.357]

Случайные величины дискретные — Законы распределения 1 (1-я)—295 [c.296]

Преобразование случайной величины дискретный случай. [c.127]

Здесь V (к)—последовательность нормально распределенных статистически независимых случайных величин (дискретный белый шум) с математическим ожиданием [c.353]

Случайной называют величину, которая может принимать различные числовые значения при измерениях, произведенных в одной и той же точностной категории, причем величина их заранее не может быть предугадана. Различают дискретные и непрерывные случайные величины. Дискретной называют такую величину, которая имеет конечное число возможных изолирован- [c.35]

Обозначим через множество точек числовой оси. Тогда случайная величина / — дискретна, если она определена в счетном числе дискретных точек в и непрерывна, если она определена для любого где В — подмножество Случайная величина, определенная в называется одномерной. [c.14]

Перейдем теперь к одному из важнейших понятий теории вероятности — понятию случайной величины. Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное значение, причем неизвестно заранее, какое именно [9]. Случайная величина, принимающая отделенные друг от друга значения, которые можно пронумеровать, называется дискретной (прерывной). Если возможные значения случайной величины непрерывно заполняют какой-то промежуток, то она называется непрерывной случайной величиной. [c.101]

Для дискретных случайных величин простейшей формой задания закона является ряд распределений в виде таблицы, в которой перечислены возможные значения случайной величины и соответствующие им вероятности [c.101]

Для непрерывных случайных величин ряд распределения построить невозможно, в зтом случае пользуются более универсальной характеристикой (применимой как для дискретных, так и для непрерывных случайных величин) — функцией распределения, которую иногда называют jih-тегральным законом распределения, выражающей вероятность того, что случайная величина X примет значение меньшее, чем х [c.101]

СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНОЙ У. или стохастической переменной, называется величина, наблюдаемое значение которой зависит от случайных причин. Полный набор всех возможных значений, которые принимает случайная величина У. называется генеральной совокупностью. Генеральная совокупность может быть в виде непрерывного континуума либо в виде набора дискретных значений. [c.66]

Случайный (стохастический) процесс или случайная функция — это случайная величина (0. зависящая от дискретных или непрерывных параметров (еГ (Г —параметрическое множество). [c.62]

Случайная величина может быть непрерывной и дискретной. Непрерывная случайная величина принимает любые значения из диапазона своего изменения, а дискретная — только строго определенные значения. Например, продолжительность человеческой жизни — величина непрерывная, а число студентов, присутствующих на лекции, — величина дискретная. [c.38]

Выражение (2.8) для непрерывной и дискретной случайной величин может быть раскрыто следующим образом [c.39]

Дискретные случайные величины часто распределены по так называемому закону Пуассона [c.37]

Величины Т, /р, /х являются оценками математического ожидания случайных величин. Методы их численного определения изложены в методике эксплуатационных исследований (см. п. 7.3). Цикловую производительность Q как число изделий, выдаваемых в смену при бесперебойной работе оборудования дискретного действия, рассчитывают по формуле [c.242]

По физическому смыслу описываемые случайные величины могут быть только положительными. Очевидно также, что их распределения носят не дискретный, а непрерывный характер. [c.25]

Случайные величины, исследуемые теорией надежности, являются непрерывными случайными величинами, что обусловливает их определение по формулам (20) или (21). Иногда приходится сталкиваться и с дискретными случайными величинами, например с количеством отказов ремонтируемого изделия за не- [c.42]

В качестве характеристики положения p учитывая дискретный характер функции F (р ), примем моду М случайной величины. Вероятность события р будем оценивать их частотой, т. е. величиной скачков функции f (р ) на графике (рис. 26). [c.67]

Изложенный стохастический метод определения оптимального интерполяционного полинома может быть обобщен п применении к задаче поиска оптимума некоторой многопараметрической функции в смысле заданной оценочной функции. При этом, в зависимости от области изменения параметров и их характера, дискретные случайные величины могут быть заменены непрерывными случайными величинами, а также могут быть учтены различные законы распределения параметров. [c.174]

Предположим сначала, что все введенные при описании процесса возбуждения случайные величины имеют нулевую дисперсию, т. е. являются некоторыми постоянными, и колебания представляют собой детерминированный процесс. Тогда при наличии только кинематического возбуждения спектр колебаний передачи содержит лишь две дискретные составляющие на [c.47]

Дискретными случайными величинами из примеров, приведённых выше, являются число бракованных деталей в партии (О, 1. 2,. . число вызовов в единицу времени на коммутаторе телефонной станции (О, 1, ,...) число попаданий в цель при производстве серии нз N выстрелов (О, I, 2,, N). [c.281]

Основными количественными характеристиками дискретной случайной величины являются область значений величины iot до j max) И распределение вероятностей всех возможных значений величины внутри этой области, задаваемое в виде таблицы (с,м. табл. 14). [c.281]

Функция p(Xj) называется законом распределения дискретной случайной величины. Графические изображения некоторых таких законов распределения см. ниже на фиг. 215 и 216. [c.281]

При наблюдении или измерении на практике дискретной случайной величины для характеристики её служит таблица распределения частостей W(Xi). аналогичная приведённой выше таблице распределения вероятностей. Функция W X ) называется практическим распределением дискретной случайной величины. [c.281]

Для дискретной случайной величины, могущей принимать п возможных значений, в качестве медианы Me может быть принято [c.284]

Рассматривая число k появлений события как дискретную случайную величину с областью значений от О до s, т. е. О, 1,2,..., s, по первой приведённой в этом пункте формуле получаем распределение чисел k с вероятностями, равными последовательным членам разложения по биному Ньютона q + рУ, где q = — р. Распределение это(фиг.215) называется биномиальным.. [c.288]

Если случайная величина является дискретной и задана в виде таблицы значений р (Xj), то вероятность нахождения её в заданных пределах вычисляется на основании теоремы сложения вероятностей путём суммирования значений р (х,-), соответствующих значениям X,-, находящимся внутри указанных пределов [c.294]

Законы распределения дискретных случайных величин [c.295]

Как и при обработке распределения одной случайной величины, принимают, что пу есть число случаев, когда величина х имеет значение, соответствующее середине г-го интервала X, а величина у имеет значение середины у -го интервала у. Следовательно, обрабатывают распределение, как дискретное. [c.316]

Если дискретная случайная величина может принимать любое значение от Ху до л , то совокупность (распределение) вероятностей р всех возможных значе- [c.322]

Функция р (х ) называется законом распределения дискретной случайной величины. [c.322]

Параметр о называют средни.м квадратическим от1слонением случайной величины для дискретной величины [c.90]

Интеграл вида (9.3) является рядом распределения дискретной случайной величины к (числа усиеихных нагружений до отказа), представляющей собой дискретный аналог времени безотказной работы элемента, и определяет значение безусловной вероятности отказа стареющего элемента с исходной плотностью распределения [c.136]

Таким образом, мы огиределили математическое ожидание MS (х) и дисперсию DS (х) случайной величины 5(л ), Распределение вероятностей этой случайной величины подчиняется биномиальному закону, т. к. во всех ячейках одновременно производятся неза.висимые испытания, в каждом из которых помеха может превысить пороговый уровень илн не превысить. Вероятность появления события, заключающегося в превышении помехой порогового уровня, постоянна для всех ячеек и равна (1—F x)). Распределение вероятностей дискретной случайной величины 5(л ) дается с помощью формулы Берму1лли [c.22]

Найдем закон распределения вероятностей дискретной случайной величины R(x). Функция R x) зависит от 5(л ), поэтому закон распределения вероятностей случайной величины зани-шется следующим образом [c.22]

Ниже рассмотрены метода приемочного статистического контроля надежности изделий, основанные на использовании как апостериорной, так и априорной информации о виде законов распределения случайных величин, входяадх в условия работоспособности изделия и в характеристику выборки. При этом вместо закона распределения случайной дискретной величины т. рассматривается случайная непрерывная величина q - оценка вероятности отказа изделия и ее закон распределения, зависящий от генеральных характеристик контролируемой партии. В ряде случаев в области малого чисЛа испытаний он может быть удовлетворительно аппроксимирован нормальным законом расаределения. [c.92]

Из теоретических распределений дискретных случайных величин в технических приложениях довольно часто встречаются распределения по б 1номиальному закону и по закону Пуассона. [c.295]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...