ВУЗ:
Составители:
 В  теории  вероятности [14–16] (для  независимых 
случайных  величин,  подчиняющихся  распределению 
Гаусса) доказывается, что: 
1.Умножение  случайной  величины  на  постоянное 
число  и  прибавление  постоянной  только  меняют 
масштаб  и  сдвигают  начало  отсчета.  После  таких 
операций функция распределения  остается гауссовой,  
но с другим средним значением и дисперсией. 
2. Прибавление к случайной величине постоянного 
числа 
не  меняет  ее  дисперсию. 
[]
()()
[]
()
[]
xDxxcxcxcxD =−=+−+=+
2
2
.  (5.11) 
3.  При  умножении  случайной  величины  на 
постоянное  число  дисперсия  изменяется 
пропорционально квадрату этого числа 
[]
()()
[]
xDcxxcxccxcxD
2
2
2
2
=−=−=
           (5.12)            
4.  Сумма (разность)  независимых  случайных 
величин,  подчиняющихся  распределению  Гаусса, 
подчиняется тому же распределению, но с суммарной 
дисперсией. 
,                                       (5.13)    
2
2
2
1
2
21
σσσ
+=
±xx
и    
2
2
2
1
21
σσσ
+=
± xx
                                          (5.14) 
Из (5.12) вытекает  совершенно  очевидное 
следствие.  Пусть  за  время  t зарегистрировано N 
частиц, т.е. число частиц в единицу времени   
n = N/t. 
100
    В теории вероятности [14–16] (для независимых
случайных величин, подчиняющихся распределению
Гаусса) доказывается, что:
   1.Умножение случайной величины на постоянное
число и прибавление постоянной только меняют
масштаб и сдвигают начало отсчета. После таких
операций функция распределения остается гауссовой,
но с другим средним значением и дисперсией.
   2. Прибавление к случайной величине постоянного
числа       не      меняет       ее     дисперсию.
                     [                      ]2
D[x + c] = (x + c ) − (x + c ) = (x − x )2 = D[x ] . (5.11)
   3. При умножении случайной величины на
постоянное    число      дисперсия   изменяется
пропорционально квадрату этого числа
  D [cx ] = (cx − cx ) = c 2 (x − x )2 = c 2 D [x ]
                               2
                                                      (5.12)
   4. Сумма (разность) независимых случайных
величин, подчиняющихся распределению Гаусса,
подчиняется тому же распределению, но с суммарной
дисперсией.
   σ x2 ± x              = σ 12 + σ 22 ,              (5.13)
         1       2
                 и
  σ x ± x = σ 12 + σ 22
     1       2
                                                      (5.14)
   Из (5.12) вытекает совершенно очевидное
следствие. Пусть за время t зарегистрировано N
частиц, т.е. число частиц в единицу времени n = N/t.
                                           100
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 99
- 100
- 101
- 102
- 103
- …
- следующая ›
- последняя »
