Маргинальная плотность распределения

Аналогичным образом определяются маргинальные плотности распределения случайных величин J V для двух случайных экспериментов, а именно [c.24]

Но нас интересует только маргинальная плотность распределения pz z), которая получается интегрированием pwz по ш [c.38]

Так как совместная плотность распределения распадается на произведение двух маргинальных плотностей распределения, переменные и и V являются независимыми. [c.44]

Теперь могут быть найдены маргинальные плотности распределений длины и фазы. Интегрируя сначала по углу 0, получаем [c.55]

Заметим, что совместная плотность распределения Рле(а. 6) может быть представлена в виде простого произведения маргинальных плотностей распределения Рл(а) и ре(0). Следовательно, Л и 0 являются независимыми случайными переменными, как и действительная и мнимая части Я и I, рассмотренные в п. Б. [c.56]

Чтобы найти маргинальную плотность распределения А, следует вычислить [c.57]

Чтобы найти маргинальную плотность распределения р% (0) для фазы, следует вычислить [c.58]

Имеется одна тонкость, касающаяся метода случайных блужданий. В гл. 2, 9 было показано, что если число членов в сумме (Б.2) быстро растет, то, согласно центральной предельной теореме, распределение действительной и мнимой частей суммы асимптотически стремится к гауссовскому распределению. Это справедливо независимо от того, имеют ли фазы, связанные с индивидуальными вкладами, одинаковые распределения. Но по предположению действительная и мнимая части асимптотически являются совместно гауссовскими случайными переменными, т. е. они вместе описываются гауссовской плотностью распределения второго порядка [формула (2.9.5)]. В то время как гауссовский характер их маргинальных плотностей следует из центральной предельной теоремы, их совместный гауссовский характер менее очевиден. [c.507]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...