Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

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,..., Х_і,..., Х_н– результати прямих незалежних спостережень деякої постійної невипадкової величини а. Ці результати є реалізаціями випадкової величини Х, підпорядкованої нормальному розподілу з дисперсією D_x.

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 m_t=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.