Variable vom Zufall abhängige Mehrfachverbindungsstelle

Variable Klammern von vom Zufall abhängigem

1) Funktion der kombinierten kumulativen Verteilung :

F_XY (x,y) = P{X £ x, Y £ y} beachten sich Sie dieses Se x = y = ¥ ž F_XY (¥,¥) = 1

 

2) Funktion der kombinierten kumulativen Dichte:

Positive Funktion ist wie immer die Ableitung der Funktion der Verteilung zum üblichen ist eine.

 

3) Funktion der begrenzten Verteilung :

Sie wird von der Funktion der kombinierten kumulativen Verteilung erreicht, die ein der Variable 2 eine sättigt, die wie ¥ eins der 2 Enden, dieses von x oder das dieses vom y setzt.

 

4) Masse der kombinierten Wahrscheinlichkeit :

Sie wird im Fall verwendet, der X und Y P{X = x, das 2 variables vom Zufall abhängiges diskretes istist, Y = y } = _dasp _ik .

 

5) variabler Zustand von Unabhängigkeit 2 vom Zufall abhängigen X und des Y :

Zwei variables vom Zufall abhängiges X und Y sagt statistisch Unabhängiges wenn die Fälle {X £ x} e { Y £ sind unabhängiges y}

 

6) Dichte der Wahrscheinlichkeit zur kreisförmigen Symmetrie  :

Ein Wahrscheinlichkeit Dichte f(x, y) wird zu kreisförmiger Symmetrie, wenn es nur vom Abstand von Punkt x abhängt, y vom Ursprung gesagt.

Variable Funktion von einer Klammer von vom Zufall abhängigem

7) variable Funktion von einer Klammer von vom Zufall abhängigem

Es ist variables vom Zufall abhängiges, daß sie die Funktion g wie Eingang variables vom Zufall abhängiges zum X und zum Y gebend erreicht wird.

 

8) erwarteter Wert von einer Klammer von variablem vom Zufall abhängigem :

 

9) Covarianza :

Cov(X, Y) = m_XY = E{(X - hX) (Y - hY)}

 

10) Koeffizient Wechselbeziehung :

solcher Koeffizient ist im kleineren Modul von 1, insbesondere es wertIST 1, wenn die Punkte sehr herum bis geraden einen verteilt werden.

 

11) variables vom Zufall abhängiges scorrelate :

2 variable vom Zufall abhängige eine sagen scorrelate oder incorrelate, wenn E{XY} = E{X}E{Y} = h_x h_Y , ersetzend in den jeweiligen Definitionen gehabt wird, denen 2 variable vom Zufall abhängige eine scorrelate ungültiges covarianza und Koeffizienten ungültige Wechselbeziehung auch es haben.

Kurz gesagt 2 Variable sind eine scorrelate, wenn sie in ermangeln, welcher linearer Riegel.

 

12) scorrelate Abweichung der Summe von Variable 2 eine :

 

13) Relation zwischen Unabhängigkeit und scorrelationship  :

Sind variables vom Zufall abhängiges Unabhängiges zwei eine auch scorrelate, aber es wird nicht gesagt, daß 2 variable vom Zufall abhängige eine scorrelate notwendigerweise unabhängig sind.

 

14) gerade von Rückbildung :

Entwurf von einem gerade, den Bereich habend, zum von von einer zweiten Verteilung zu approximieren ein irgendein Modell das als Beispiel das lineare Modell, das gerade von Rückbildung von Y auf X è:.

 

15) Momente Kinsmen :

m_Kr = E{X^KY^R}

 

16) kombinierte charakteristische Funktion :

Sie beachten sich das, wenn X und Y variables vom Zufall abhängiges unabhängiges ž ist

 

17) betreffend Theorem die Umwandlung von einer Klammer von variablem vom Zufall abhängigem  :

Wenn Z = g(X, Y) e W = h(X, Y) ž

 

18) Variable gemeinsam Gaußsch  :

Zwei variable vom Zufall abhängige eine sind gemeinsam, wenn ihre kombinierte Dichte mit und Q(x wertIST, y) = c ₁x²c ₂xyc ₃y²c ₄xc ₅yc ₆³ 0 Gaußsch

Konditionierte Verteilung

19) variable konditionierte Verteilung von vom Zufall abhängigem das X:

 

20) konditionierte Dichte von 2 variablen vom Zufall abhängigen einen:

 

21) konditionierter erwarteter Wert:

 

22) Grundregel von ortogonalità:

Die Störung und = Y - J(X) ist zu einem generischen Funktion q(x) orthogonal

Theorie der Zuverlässigkeit

23) Leben eines Systems:

Es ist der zeitliche Abstand, der vom Moment der Aktivierung des gleichen Systems bis zu den Moment geht, in dem außer Betrieb es folglich F_X(T) die außer Betriebdiese wahrscheinlichkeit das System vor dem Moment t ist.

 

24) Zuverlässigkeit des Systems:

R(t) = 1 - F_X(T) = P{X > t} folglich R(t) ist die diese Wahrscheinlichkeit die System Funktionen zum Moment t.

 

25) MTBF:

Es ist der Mittelausfallabstand, übereinstimmt mit dem valor Mittel L von Leben X

 

26) konditionierte Frequenz von Zusammenbrüchen b(T)  :

27) die die möglichen Kurse von b (T)sind  :

)    zur Konstante

B)    mit Sterblichkeit infantilem ž wird es mit der Einbrennung betreffend ist die einzelnen Mitglieder behoben

c)    mit Wucher oder invecchiamento ž wird mit der programmierten Wartung behoben

d)    zur Badewanne vom bagno ž ist es die Summe der Effekte der infantilen Sterblichkeit und des Wuchers

Variable Reihenfolgen von vom Zufall abhängigem

28) kombinierte Verteilung von N variablem vom Zufall abhängigem  :

F(x₁ ...., xN) = P{X₁ £ x₁ ....., X_N £ x_N }

von ihm können sie erreicht werden die Dichte, die von einigen variablen ¥ in restlichem ersetzend kombiniert wird.

 

29) Matrix von covarianza  :

Entwurf von einer symmetrischen Matrix, die in jeder Durchschnittlinie - Spalte das covarianza von den jeweiligen variablen hat.

30) Maß der Gaußschen Wahrscheinlichkeit auf dem N Maßraum "ⁿ  :

Es ist das Maß, das das exponentiale einer quadratischen Form wie Dichtefunktion zuläßt.

 

31) multivaried Dichte n vom variablen vom Zufall abhängigen Unabhängigen  :

Dichte wird einfach vom Produkt des Gaußschen N gegeben.

 

32) Gaußsche vom Zufall abhängige Fördermaschine  :

Entwurf für den dieser vom Zufall abhängigen Fördermaschine welche lineare Kombination V seiner Mitglieder ein variables vom Zufall abhängiges Gaußsches ist, für jedes gewählt von den Koeffizienten.

Vom Zufall abhängiger Meister

33) vom Zufall abhängiger Meister  :

Sie sind zum Urlaub von variablem vom Zufall abhängigem das X konstruiert das N variable vom Zufall abhängige.

 

34) Durchschnitt des Meisters  :

Entwurf des durchschnittlichen aritmetica

Theorem der Begrenzung zentriert sie

35) typische Formulierung :

Unabhängige vom Zufall abhängige Variable N Daten, erklärt das Theorem der Begrenzung Mitten sie, daß die Verteilung ihrer Summe eine Normalverteilung zum Wachsen von N approximiert. Wenn Variable die vom Zufall abhängigen dann die Dichte ihrer Summe ununterbrochen sind, approximieren Sie eine normale Dichte.

 

36) klassische Formulierung :

Unabhängige vom Zufall abhängige N Daten variabel und, mit valor Mittel h und beendeter Abweichung s ²identisch verteilt, zum Ausdehnen von N zum variablen ¥ die vom Zufall abhängige Ausdehnung bis ein Gaußscher Standard N(0,1).

 

37) Formulierung in convoluzione ausgedrückt :

Das convoluzione vieler positiver Funktionen ist ungefähr eine normale Kurve

Konvergenz

38) stocastico Prozeß :

Endlose Reihenfolge variablen vom Zufall abhängigen X ist ein₁ , X₂ ...., X_N .

 

39) Konvergenz fast ovunque :

Von der Variable die vom Zufall abhängigen, die sie sagen, fast zusammenzulaufen ovunque, wenn alle Begrenzung aufX_n (X) für ausfällt zu Ihnen besteht, welche nicht ungültige Wahrscheinlichkeit haben.

 

40) quadratische Konvergenz im Durchschnitt :

Die vom Zufall abhängige Reihenfolge X_N wird gesagt, um in der durchschnittlichen quadratischen Gleichung zu c zusammenzulaufen wenn

 

41) Konvergenz in der Wahrscheinlichkeit :

Die vom Zufall abhängige Reihenfolge X_N wird gesagt, um in der Wahrscheinlichkeit zu c zusammenzulaufen wenn jedes für und > 0.

 

42) Konvergenz in der Verteilung :

Die vom Zufall abhängige Reihenfolge X_N sagt, in der Verteilung zusammenzulaufen, wenn besagte F_n(X) = P{X_n £ x}le variable Verteilungen von den vom Zufall abhängigen hat .

 

43) Relation zwischen den Konvergenzen :

Se, das eine Reihenfolge im durchschnittlichen quadratischen ž zusammenläuft, läuft im Wahrscheinlichkeit ž zusammenläuft in der Verteilung zusammen.