Дифференциальный закон распределения

Для непрерывных случайных величин пользуются также законом распределения в виде плотности вероятностей или дифференциальным законом распределения (рис. 25) [c.102]

Рассмотрим использование соотношения (1.50) для получения последовательности случайных чисел, распределенных по экспоненциальному и релеевскому законам. Дифференциальный закон распределения времени отказов при экспоненциальном законе надежности определяется выражением [c.37]

Для релеевского закона надежности частота отказов, или дифференциальный закон распределения времени отказов, определяется формулой [c.37]

Дифференциальный закон распределения вероятности времени исправной работы (частота отказов) элемента (системы), который достаточно хорошо отображает истинную картину распределения на всем интер- [c.48]

Поскольку каждый теоретический закон распределения имеет свою функцию плотности вероятности (другие названия этой функции — плотность распределения и дифференциальный закон распределения), то для решения задачи достаточно каждой реализации указанных потоков подобрать свою теоретическую функцию. Подбор теоретической функции ведется в следующей последовательности а) по опытным значениям наработок на отказ и восстановлений (в соответствующих потоках), используя интервальный метод, строят эмпирические кривые их распределений б) исходя из внешнего вида эмпирических кривых, а также учитывая опубликованные в литературе результаты исследования надежности различных восстанавливаемых систем, делают предположительное допущение о характере теоретических кривых рассматриваемых потоков в) эмпирические кривые выравниваются по сопоставляемым теоретическим кривым находится аналитическая форма кривых распределений и их параметры, производится оценка найденных параметров распределений, с целью определения теоретических функций распределений и их плотностей вероятностей г) проводится сравнение эмпирических кривых с теоретическими (выравненными эмпирическими) кривыми по критериям согласия д) при хорошем согласовании сопоставляемые теоретические кривые принимаются. [c.259]

Х, — выборочные значения, то любом значении п 2 величина й имеет дифференциальным законом распределения вероятностей выражение [c.328]

Плотность вероятности ф (х) называется также теоретическим дифференциальным законом распределения (или просто теоретическим законом распределения) непрерывной случайной величины X. [c.26]

Дифференциальный закон распределения (4.1) имеет вид 1 [c.120]

Дифференциальный закон распределения (4.7) запишется в виде [c.122]

Дифференциальный закон распределения функции U [c.123]

Дифференциальный закон распределения степенной функции и [c.125]

Дифференциальный закон распределения функции <р (ы) = фо (ы) + Фо (— ). где Фо W — закон распределения аргумента X. [c.127]

Вели аргумент X распределен по закону Гаусса с параметрами йо ф О, Со, то дифференциальный закон распределения функции U (модуля) определяется следующей формулой [c.129]

Дифференциальный закон распределения функции V определяется здесь следующей формулой [c.129]

С Ь < с, т. е. область возможных значений аргумента от Ь до с, то обратная величина имеет следующий дифференциальный закон распределения [c.130]

Большое распространение в практических приложениях получило так называемое логарифмически-нормальное распределение, которое имеет место в том случае, когда аргумент X показательной функции распределен по закону Гаусса с параметрами СТо-Дифференциальный закон распределения в общем случае логарифмически нормального распределения определяется следующей формулой [c.132]

В простейшем случае (2), т. е. при 5 = I и Л = 10, дифференциальный закон распределения определяется следующей формулой [c.133]

Дифференциальный закон распределения Ф (z) = Ф [c.134]

Дифференциальный закон распределения функции U при числе степеней свободы г > 1 [c.135]

В этом случае дифференциальный закон распределения функции и определяется следующей формулой [c.137]

Дифференциальный закон распределения функции U определяется здесь формулой [c.144]

При двустороннем симметричном усечении [при А = В, х — йо = —(Х2 — flo) = — о] дифференциальный закон распределения (плотность вероятности) [c.146]

Дифференциальный закон распределения [c.147]

Если распределения Фо W и ф1 у) подчинены закону Гаусса с соответственными параметрами и Oq для первого, Aj, для второго, то дифференциальный закон распределения определяется следующей формулой [c.148]

Распределения наибольших или наименьших отобранных значений в этих случаях определяются с помощью следующих дифференциальных законов распределения [c.149]

Если случайные величины X и V независимы и образованы по схеме суммы (3.98), т. е. распределены по закону Гаусса с параметрами = О, VI йу = О, С5у, то дифференциальный закон распределения угла 0 [c.173]

Если величины, определяющие трехмерную случайную величину, характеризующую рассеивание в пространстве, образованы по схеме суммы (3.98), т. е. распределены по закону Гаусса, то обычно распределение в пространстве приводит к канонической форме переносом начала координат в точку (а ., ау, и поворотом осей координат так, чтобы они совпадали с главными осями гауссова эллипсоида в пространстве. При этом центрированный дифференциальный закон распределения (плотность вероятности) трехмерной случайной величины (X, Y, Z) определяется следующей формулой [c.187]

Дифференциальный закон распределения (т]) диаметра т] (ф), являюш,егося функцией случайной величины (радиуса) (ф). можно определить как [c.423]

Производная от этой функции F (X) называется плотностью вероятности / (х) или дифференциальным законом распределения [c.16]

К ним прежде всего относят такие характеристики, как функция распределения вероятности (интегральный закон распределения вероятности) случайной величины X (стационарного случайного процесса X(г)) дифференциальный закон распределения вероятности (функция плотности вероятности) числовые характеристики случайных величин и их функций распределения — математическое ожидание (среднее значение) случайной величины X, ее дисперсия, среднеквадратическое отклонение коэффициенты асимметрии и эксцесса. [c.457]

Наконец, рассмотрим ошибки Д в виде случайных величин. Основываясь на (5.4.4) и принимая во внимание предложенные И. А. Бородачевым соотношения [2, 13], связывающие между собой выражения для дисперсий первичных ошибок с видом их дифференциальных законов распределения, для соответствующих групп ошибок [c.475]

Пусть входящие в равенства (2) приращения представляют собой некоторые ограниченные величины, детермированные для каждого конкретного экземпляра динамической системы и случайные при рассмотрении партии однотипных систем, выполненных по единому конструкторскому в технологическому проекту. В последнем случае будем предполагать известными дифференциальные законы распределения t](ASl) и т](Д ), где [c.35]

В простейшем случае (1), т. е. при Б = 1, Л = е, дифференциальный закон распределения ойределяется следующей формулой [c.132]

В случаях, когда величины X и К, определяющие двухмерную случайную величину (X, Y), характеризующую рассеиванре на плоскости, образованы по схеме суммы (3.98), т. е. распределены по закону Гаусса, дифференциальный закон распределения (плотность вероятности) двухмерной случайной величины X, Y) определяется формулой [c.169]

Xi — выборочные значення, то при любом значении гг >2 величина t имеет дифференциальным законом распределения вероятностей выражение [c.328]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...