Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Розподіл Стьюдента






    Нехай Х1, Х2,..., Хі,..., Хн– результати прямих незалежних спостережень деякої постійної невипадкової величини а. Ці результати є реалізаціями випадкової величини Х, підпорядкованої нормальному розподілу з дисперсією Dx.

    Як результат виміру приймається середнє арифметичне

    , (2.4.8)

    яке є оцінкою величини а. Оцінка , через обмежену кількість спостережень (n< ¥), є величиною випадковою з дисперсією, яка дорівнює:

    . (2.4.9)

    Оцінка середнього квадратичного відхилення дорівнює:

    . (2.4.10)

    Випадкова величина Т, що визначається виразом

    , (2.4.11)

    буде підпорядкована закону розподілу Стьюдента з к=n-1 ступенем вільності. Щільність розподілу ймовірності цього закону визначається виразом:

    , (2.4.12)

    де - гама-функція. (2.4.13)

    Щільність розподілу Стьюдента залежить від обсягу вибірки (числа спостережень). Криві розподілу для різних значень к=n-1 наведені на рис.2

     

     

    Рис.2

     

    Математичне очікування, дисперсія і середнє квадратичне відхилення розподілу Стьюдента відповідно дорівнюють:

    M[Т]=mt=0 (K> 1)

    D[T]=Dt= (K> 2) (2.4.14)

    (К> 2).

    Із збільшенням К (практично при n ³ 30) розподіл Стьюдента асимптотично наближається до нормального розподілу з параметрами mt=0, σ t=1.

    Розподіл Стьюдента широко застосовується при визначенні довірчих меж похибки вимірювань (у тих самих випадках, що й нормальний розподіл) при малій кількості вимірювань.

     






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.