Вариации коэффициент
характеристика рассеяния случайной величины.
квадратный корень из дисперсии.
ожидание, $\sigma $ - среднее квадратическое отклонение....
непрерывной случайной величины $X$, от математического ожидания $a$ по абсолютной величине (то есть...
ожидания $a$ не превосходит утроенного значения среднего квадратического отклонения $\sigma $....
Математическое ожидание $a=1$ м, а среднее математическое отклонение $\sigma =0,01$ м....
квадратическим отклонением $\sigma =0,02$ мм.
Случайная величина полностью определяется её законом распределения, но для многих задач эта информация излишне полна и в то же время на практике часто закон распределения не известен и приходится довольствоваться меньшими сведениями. В таких случаях пользуются некоторыми суммарными характеристиками случайной величины. Для понимания очень полезна механическая аналогия. Трактуя возможные значения случайной величины как координаты точек на оси, а соответствующие им вероятности - как некоторые (вероятностные) массы, можно заметить, что математическое ожидание является аналогом понятия центра масс, то есть является «средним», «центральным» значением .
Генеральная дисперсия
Пусть нам дана генеральная совокупность относительно случайной величины $X$....
величины, проводимых в неизменных условиях при изучении одной случайной величины данного вида....
квадратического отклонения....
квадратического отклонения....
и исправленное среднее квадратическое отклонение.
Проанализирована точность изготовления валов редуктора методами математической статистики. Расчет базируется на предположении, что диаметр данного участка вала — нормально распределенная случайная величина. По выборке из партии деталей вычисляются оценки для среднего квадратического отклонения и проверяется соответствие теоретического поля допуска с расчетным. Приведена проверка того, что рассматриваемая выборка является случайной.
характеристика рассеяния случайной величины.
формула оценки моды совокупности, рассчитанная путем подразделения диапазона выборки на равные подклассы, учитывая при этом, сколько наблюдений входит в каждый класс и выбирая центральную точку класса (или классов) с наибольшим количеством наблюдений.
разброс эмпирической выборки относительно среднего значения.
Возможность создать свои термины в разработке
Еще чуть-чуть и ты сможешь писать определения на платформе Автор24. Укажи почту и мы пришлем уведомление с обновлением ☺️
Включи камеру на своем телефоне и наведи на Qr-код.
Кампус Хаб бот откроется на устройстве