Интеграл вероятностей, значение

Интеграл вероятностей, значение 596 [c.773]

По формуле (12) вычисляется минимальное количество карточек, необходимых для исследования детали. Здесь значение А задается, а 1 определяется при данной вероятности по таблице интеграла вероятности [6]. Дисперсию находят из выражения [c.15]

Значения накопленных вероятностей Рг определяются по таблицам интеграла вероятностей [15], а вероятности pi равны разности смежных величин накопленных вероятностей [c.34]

При заданных значениях вероятности р и коэффициента Лдо из формулы (18) можно, используя таблицы интеграла вероятностей, [c.71]

По таблицам интеграла вероятностей находим значение аргумента и функции Лапласа [Ф(гг) = 0,465] и = 1,82, [c.72]

Медианой Me Х называется значение случайной величины, удовлетворяющее условию сумма вероятностей (или интеграл плотности вероятности) значений х, меньших Me X , равна сумме вероятностей (или интегралу плотности) значений х, больших Me Х , т. е. для непрерывных случайных величин [c.29]

Значения аргумента i функции одномерного нормального закона распределения вероятности —интеграла вероятности Ф (Л) и аргумента I функции двумерного [c.119]

Полученное значение 1 оценивается по таблице интеграла вероятностей. По уровню вероятности решается вопрос о случайности или существенности связи между потребительским качеством и какой-либо характеристикой производственного качества продукции. Для этого полученные уровни вероятности по таблице сравниваются с заданным уровнем, например 0,90. Если полученный уровень вероятности меньше 0,90, то связь между у и х,- считается случайной, и наоборот, если он равен или больше 0,90, то связь между у и Х считается существенной. В результате такого анализа определяется набор характеристик производственного качества, существенно влияющих на потребительское качество. Для этого набора и находится окончательное уравнение множественной корреляции [c.595]

При расчетах по уравнениям (5.9) можно пользоваться табулированными значениями интеграла вероятности и стандартными программами ЭЦВМ. [c.222]

Естественно предположить, что в турбулентном течении поле и х, t) и поля остальных компонент скорости, а также поля давления р(х, /), плотности р(х, /) (в случае сжимаемой жидкости), температуры Г(х, t) (в случае температурно-неоднородной среды) и других гидродинамических величин являются случайными полями. В таком случае каждому из этих полей будет соответствовать своя система многомерных плотностей вероятности (3.9). Кроме того, различные гидродинамические поля в турбулентном течении являются статистически связанными друг с другом, и следует считать, что для них существуют также совместные плотности вероятности значений одного из полей в каких-то заданных М точках пространства — времени, значений второго поля в заданных N2 точках, значений третьего поля в заданных Ыг точках и т. д. Отсюда вытекает, что, имея любую функцию от гидродинамических характеристик турбулентного течения, мы можем определить ее среднее значение как интеграл от произведения этой функции на совместную плотность вероятности всех ее аргументов, распространенный по всей области изменения этих аргументов. При этом условии соотношения (3.3) — (3.7) описывают известные свойства теоретико-вероятностных средних значений, доказательство которых приводится в курсах теории вероятностей таким образом, теперь они уже оказываются точно выполняющимися и не требуют никакого специального обоснования. [c.173]

Пользуясь интегралом вероятностей и таблицей функций Лапласа, вычислим относительное число циклов р,- в % (вероятность) для каждого разряда. При этом численное значение р,-определяется параметрами распределителя и а. Таблицы функций Лапласа приводятся во всех справочниках и учебниках по теории вероятностей. Там же имеются указания по вычислению интеграла вероятностей. При экспериментальном исследовании нагрузочного режима число циклов р,- определяется непосредственно по результатам статистической обработки измерений. [c.341]

Значения интеграла вероятностей, как и для многих выражений подобного рода, берутся в половинном размере —для одной половины кривой нормального распределения. [c.44]

Учитывая, что большим значениям конечной величины х соответствуют меньшие значения вероятностей, при сложении вероятностей оперируем значе-киями 1 — Ф х), где Ф х)—интеграл вероятностей. [c.49]

Определяем значение интеграла вероятностей (графа 10, 11) для каждого значения ряда на основании предварительно подсчитанных величин и (графа 8 и 9). Значения интеграла вероятностей приведены в табл. 36. [c.217]

Тогда, принимая М( = 0, а =1 и Ф( /о)=—0,5, по таблице интеграла вероятностей последовательно определяем 11ь для всех интервалов гистограммы. Очевидно, что искомые значения равны и к. Таким образом, зависимость I от л получена в табулированном виде. [c.115]

Следовательно, при использовании уравнения (Х.67) задача сводится к нахождению хорошо известного интеграла, численное значение которого имеется в любом курсе теории вероятностей. Для облегчения в табл. X. 1 приводятся значения этого интеграла. [c.247]

Здесь eri X — интеграл вероятности, / (х), /1(х) — функции Бесселя от мнимого аргумента. Значения 5<х), Л и Уг могут быть найдены численным интегрированием. [c.135]

Таблица I. Значения интеграла вероятностей для разных значений I

Пример. Оореде. шм среднее квадратическое отклонение допуска листовых деталей, входящих в сварную карту. Пусть в = г=. и=4, Ро=0,9973. Запишем значение интеграла вероятностей и приведенной функции распределения для карты ю четырех листов [c.178]

Здесь Р (х, п) — значения интеграла вероятностей определяемые по табл. 2.1, а вспра-вочнике [5]. Подсчет ар выполняем по формуле (5,108) при Ь = 5 [c.227]

С ПОМОЩЬЮ интегральной кривой распределения частиц по размерам, построенной в вероятностно-логариф-мической системе координат (если график имеет вид. прямой, свидетельствующий о логарифмически-нормаль-пом характере изучаемого распределения), можно выразить это распределение в виде двух параметров бм и 1 а. Значению 650 отвечает точка пересечения графика с осью абсцисс, а lga находят из соотнощения, которое является свойством интеграла вероятности [c.223]

Следовательно, расчет (прогнозирование) начального участка кривой Р = Р (lg t) можно производить следующим образом. Сначала для данного полимера по соотношениям (2-3) вычисляется значение lg т р при заданных Е и Т. Затем для какого-либо произвольного значения lg < lg т р рассчитывается по (2-33) величина X при среднем значении а, указанном выше для данного полимера. Далее определяется по таблицам величина интеграла вероятности Ф (х) и вычисляется по (2-32) соответствующее выбранной величине lg t значение Ярасч- Выполнив такие расчеты для разных значений lg t, получим достаточное количество точек, позволяющее построить расчетную зависимость Р = Я (lg t) для данного полимера при заданных Е и Т. Такие зависимости были построены [c.82]

Интеграл вероятностей применяется при решении многих вопросов статистического исчисления. Таблица интеграла вероятностей Ф х) приведена в главе VIII (табл. 36). В левой части таблицы указаны единицы и десятые, а в веркней части — сотые доли аргумента х. Значение интеграла вероятностей находится а пересечении тех или иных строчек или столбцов. В табл. 36 нуль целых опущен и значения Ф(х) показаны в десятичных знаках. [c.45]

Полученные значения (а вместе с опубликованными данными для Ср и ру были использованы при вычислении значений X для гелия [26]. Эти значения X использовались для определения значения интеграла (/—/ ) по формуле (7). После этого по формуле (8) из экспериментальных данных, полученных с гелиевым термометром постоянного объема (р), вычислялись значения для гелия, приведенные в табл. 1. Принятое (наиболее вероятное) значение Т — =273,165 и вычисленные значения интеграла"(/—/ ) снова подставляли в формулу (8) для того, чтобы вычислить значения 6, соответствующие данным значениям Т. Вычисленные таким образом значения О приведены в табл. 4. Все значения 6 превышают соответствующие значения Т, но разности Т—Ь=Е настолько малы, что ошибки до 50% в значениях (/—/ ) меняют вычисленное значение не больше чем на 0,01°. В области температур, охватывае- [c.169]

Далее с помощью таблиц интеграла вероятностей определяют значения y , равные отношению значений интеграла вероятностей для каждой пары последующего и предьщущего членов более сгущенного из сравниваемых рядов (в начале для ряда Ra40), [c.413]

Величина скачка равна умноженному на 2п1 вьпету в полюсе В ряде дифракщюнных задач особый интерес представляет случай Зр = = 11р I ехр ( /я/4), когда I ехр [р/(и ,)) =1 ехр [р/( Ур)) (см., например, [11])- Для таких значений 5р интеграл вероятности выражается через интегралы Френеля С и 5 от веществ енного аргумента [240, гл. 7) [c.230]

Отметим, что полученные для интеграла (11.63) результаты справедливы при произвольных значениях . При целых > О никакой сингулярности подынтегральной функции нет. В этом случае функции параболического цилиндра D , D +i сводятся к элементарным. При целых отрицательных подынтегральная функция имеет полюс. Формула (11.74) в явном виде дает главный член равномерного асимптотического раэложения интеграла с полюсом произвольного порядка. Функцию D с целыми отрицательными индексами можно выразить через интеграл вероятностей [240, гл. 7,19]. [c.235]

Как мы видим, выражение (14.3) теряет смысл, если и- - 1, или L О (что равносильно в, - 6), или от - 0. Это обусловлено сближением критических точек под интегралом (14.1). В первом и третьем случаях к точке ветвления q = п приближается полюсг7р (12.20) коэффициента отражения, а во втором случае - стационарная точка q = sin во- В строгом смысле говорить о боковой волне можно лищь при условии, что точка ветвления, дающая в асимптотику поля вклад p , удалена от друтих критических точек. В противном случае компоненты поля, имеющие различную природу, как бы объединяются, и непосредственный физический смысл имеет только полное поле. Иногда боковой волной называют не вклад точки ветвления, а весь интеграл (14.1) по берегам разреза. Тогда боковую волну можно определить и в указанных выще особых случаях. Несмотря на известную долю содержащейся в нем условности, этим определением удобно пользоваться, когда основной вклад в интеграл по берегам разреза дает окрестность точки ветвления. Равномерная по L асимптотика pj, содержит функцию параболического цилиндра (см. (11.68)). При от->- О значение Рь можно выразить через интеграл вероятности. Случай слабой границы раздела ( -> 1) рассмотрен в п. 12.5. [c.299]

Учитывая, что фазовый набег пропорщюнален расстоянию. из (14.6) получаем 1 р, 1. Переход от такой зависимости к обычному закону, р, у г , по мере удаления полюса от точки ветвления описывается при ломощи интеграла вероятностей [80, 283), [52, 37.3]. Значение 1 р, 1 спадает при удапении от источника быстрее, чем поле нормальной волны, пропорщюнальное Поэтому обычно боковая [c.315]

Смотреть страницы где упоминается термин Интеграл вероятностей, значение : [c.16] [c.32] [c.57] [c.23] [c.33] [c.154] [c.65] [c.191] [c.198] [c.255] [c.92] [c.128] [c.86] [c.596] [c.229] [c.41] [c.266] [c.161] [c.216] [c.387]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...