Кривая вероятности дифференциальная интегральная

Вероятность получения одного и того же значения наблюдения при неизменных условиях и при многократных испытаниях партии образцов определяют путем построения дифференциальной и интегральной кривых вероятности. Рассмотрим это построение на примере вероятности пробоя диэлектрика. [c.11]

Дифференциальная и интегральная кривые вероятности играют важную роль не только. при определении электрической прочности электроизоляционных материалов, но также и при оценке других их свойств, когда требуется прибегать к статистическим методам обработки данных многочисленных наблюдений. [c.12]

На рис. 3.12 показан эмпирический полигон распределения размеров деталей, изготовленных на одношпиндельном токарно-револьверном автомате, и аппроксимирующая его теоретическая кривая плотности вероятности гауссова распределения. Ступенчатая кривая, показанная на рис. 3.13, хорошо совпадает с функцией распределения по закону Гаусса. Для облегчения сравнения эмпирические кривые распределения построены в одном масштабе с дифференциальной и интегральной кривыми гауссова распределения. [c.86]

Общая закономерность рассеивания признака может быть выражена также теоретической формулой — законом распределения случайной величины, позволяющей определить число (или процент) объектов или случаев, имеющих данное значение признака. Теоретический закон распределения случайной величины задается с помощью плотности вероятностей ф(х), образующей кривую распределения (которую также называют дифференциальной функцией распределения), и функции распределения Р х), образующей кумулятивную кривую распределения (интегральная функция распределения). [c.38]

Достаточно большое число пробоев (примерно более 25) позволяет построить дифференциальную и интегральную кривые распределения вероятности пробоя данного материала в функции напряженности поля. Диапазон наблюдаемых значений Е р разбивают на ряд одинаковых узких интервалов и для к-то интервала со значением находят число пробоев Мц. Вероятность р, что пробой произойдет при значении напряженности поля, соответствующем к-му интервалу, определяется (а процентах) из отношения [c.544]

С ростом X функция Р х) возрастает монотонно от О до 1. Функция / (х), являющаяся производной интегральной функции распределения, т. е. / (дс) = Р (х), называется дифференциальной функцией (дифференциальным законом) распределения случайной величины X. Функция / (х) характеризует как бы плотность, с которой распределяются значения случайной величины и часто называется плотностью вероятности случайной величины X. Кривая, уравнение которой у = f (х) (рис. 23), т. е. график плотности вероятности, называется кривой распределения случайной величины X. Вероятность попадания случайной величины X в произвольный участок равна площади под кривой распределения, опирающейся на этот участок. Площадь, ограниченная осью абсцисс и кривой распределения, выражающая вероятность попадания случайной величины X в интервал (— оо + оо), равна единице. [c.69]

Для непрерывных случайных величин графики функции распределения будут иметь вид не ступенчатой, а плавно возрастающей кривой (рис. 61,6). Интегральная функция непрерывной случайной величины F(x) является дифференцируемой, ее производную F (х) = f (х) называют дифференциальной функцией распределения или плотностью вероятности, которая также может быть представлена кривой (рис. 61,6 ). При этом [c.87]

Эмпирический полигон распределения размеров деталей и аппроксимирующая его теоретическая кривая плотности вероятности для линейнь1х функций а (i) и й (/) при Яд = 2 и = 0,4 показаны на рис. 3.29. Эмпирическая огива (рис. 3.30) дает близкое совпадение с теоретической интегральной кривой распределения для линейных функций a(t) и 6 (t) при Яд = 2 и Я = 0,4. На рис. 3.29 и 3.30 нанесены точками дифференциальная и интегральная кривые гауссова. распределения, не соответствующие здесь эмпирическим данным. [c.107]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...