Математическое ожидание случайной непрерывной

Нестационарный поток нестационарный пуассоновский поток интенсивность нестационарного пуассоновского потока дискретная случайная величина X(t r) распределение Пуассона математическое ожидание случайной величины X(t0 т) дисперсия случайной величины X(t0 r) среднее квадратическое отклонение случайной величины X(ty г) элемент вероятности появления события в нестационарном пуассоновском потоке непрерывная случайная величина T(t0) интегральный закон распределения случайной величины T(t0) дифференциальный закон распределения случайной величины T(t0) математическое ожидание случайной величины Г( 0) дисперсия случайной величины Г( 0) среднее квадратическое отклонение случайной величины Г(г0).  [c.102]


В формуле для определения математического ожидания непрерывной случайной величины вместо вероятности используется функция плотности вероятности  [c.263]

Для непрерывной случайной величины X математическое ожидание М(Х) и дисперсия D(X) определяются по формулам  [c.32]

A5/S (см. также следующий раздел). Эту характеристику по /-му ресурсу можно задавать величиной Е] — математического ожидания недопоставки АР/Р°. В случае непрерывной функции эластичности ф/ при известной плотности распределения (k.S ISj) случайной величины A5 75j она выражается так  [c.29]

Среднее время безотказной работы определяется как математическое ожидание непрерывной случайной величины — времени работы техники.  [c.175]

Для непрерывной случайной величины, заданной своей плотностью вероятности q>(x), математическое ожидание и дисперсия равны  [c.19]


Нужно определить математическое ожидание и дисперсию непрерывной случайной величины X.  [c.20]

В дискретные моменты времени п— 1, 2,. .. наблюдаются значения y(Xn)=f(xn)+v>n. Предполагается, что а — случайная величина с нулевым математическим ожиданием и что ее значения для различных моментов времени независимы и одинаково распределены с функцией распределения, обладающей непрерывной ограниченной плотностью.  [c.370]

Математическое ожидание и дисперсия непрерывных случайных величин  [c.171]

Математическое ожидание непрерывной случайной переменной определяется следующим образом  [c.188]

Наиболее часто применяемым при решении задач статистического контроля качества распределением непрерывной случайной величины X является нормальное распределение, рассмотрением которого и ограничимся в этой главе. Как известно, нормальное распределение определяется двумя параметрами математическим ожиданием л и дисперсией о2.  [c.18]

Сосредоточим теперь внимание на смещении оценок, измеряемом с помощью математического ожидания (среднего значения) для распределения ошибок. Не имея полного представления о ситуации, руководитель стремится выразить эту неопределенность в виде вероятностей или рассматривать среднее значение или ошибку процесса оценки как непрерывную случайную переменную. Наша задача состоит в том, чтобы максимально облегчить отыскание такого априорного распределения и помочь руководителю выявить некоторые следствия найденного распределения, полезные с точки зрения выработки логически оправданного поведения.  [c.104]


Для непрерывной случайной величины X математическое ожидание определяется интегралом  [c.14]

Каково различие между вычислением математического ожидания для дискретных и непрерывных случайных величин Что общего в этих определениях  [c.267]

По определению математического ожидания непрерывной случайной величины (см., например, [5], с. 121)  [c.79]

Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины f могут быть найдены следующим образом  [c.61]

Для непрерывной случайной величины математическое ожидание выражается интегралом  [c.296]

Будем рассматривать двухэтапные задачи, в которых Ki ограничено и не пусто, задача второго этапа имеет конечное решение, вероятностная мера абсолютно непрерывна относительно меры Лебега и математические ожидания случайных параметров условий задачи существуют.  [c.190]

Дримл и Недома [98] рассмотрели два частных непрерывных аналога процесса Роббинса — Монро для вычисления единственного корня уравнения / ( )= . В первом случае предполагается монотонность y(t, x) по х, во втором — y(t, x) =jF (x) +со(/), где (t) — эргодический случайный процесс с нулевым математическим ожиданием. В обоих случаях функция х(1), определяемая дифференциальным уравнением  [c.376]

Ожидаемая подверженность кредитному риску (expe ted redit exposure -ЕСЕ) — это математическое ожидание стоимости замещения актива (если о положительна), которое в случае непрерывно распределенной случайной в личины можно определить следующим образом  [c.372]

Смотреть страницы где упоминается термин Математическое ожидание случайной непрерывной

: [c.536]    [c.172]    [c.176]    [c.511]   
Эконометрика (2002) -- [ c.32 ]