Marjinal dağılım. Marjinal dağılımı karakterize eden alıntı

texvc bulunamadı; Matematik/BENİOKU - kurulum yardımına bakın.): p_(X)(x) = \int_y p_(X|Y)(x|y) \, p_Y(y) \, \operatöradı(d)\!y = \ matematikbb(E)_(Y)

Sezgisel olarak marjinal olasılık X incelenerek hesaplanır tam olasılık X belli bir değer için e ve sonra bunun ortalamasını alıyoruz koşullu olasılık tüm değerlerin dağılımı üzerinden e.

Bu tanımdan şu sonuç çıkıyor matematiksel beklenti yani, içinde genel durum:

İfade ayrıştırılamıyor (Yürütülebilir dosya texvc bulunamadı; Kurulum yardımı için math/README'ye bakın.): \mathbb(E)_Y = \int_y f(y) p_Y(y) \, \operatöradı(d)\!y

Gerçek örnek

Bir yaya geçidinde trafik ışıklarını göz ardı ederek karşıdan karşıya geçerken bir yayanın arabaya çarpma olasılığını hesaplamak istediğinizi varsayalım. H, değerlerden birini alan ayrık bir rastgele değişken olsun (Yıkılmış, Yıkılmamış). L, trafik ışığı renginin (Kırmızı, Sarı, Yeşil) değerlerini alan ayrık bir rastgele değişken olsun.

Gerçekte H, L'ye bağlı olmalıdır. Yani, P(H = Düşürüldü) ve P(H = Düşürülmedi) şunu alır: farklı anlamlar L trafik ışığının hangi renkte yandığına bağlı olarak: kırmızı, sarı veya yeşil. Örneğin, arabanın ışığı yeşil olduğunda yolun karşısına geçmeye çalışırken bir kişiye araba çarpma olasılığı daha yüksek, arabanın ışığı kırmızı olduğunda ise daha az olasıdır. Başka bir deyişle, H ve L'nin olası her bir değer çifti için, yayanın trafik ışığının rengini göz ardı etmesi durumunda olay çiftinin birlikte meydana gelme olasılığını bulmak için H ve L'nin ortak olasılık dağılımı dikkate alınmalıdır. .

Ancak, L'nin değerini bilmediğimiz ve yayanın trafiğin rengini göz ardı ettiği bir durumda H=Yıkılma olasılığına ihtiyaç duyduğumuz P(H=Yıkılma) marjinal olasılığını hesaplamaya çalışırken ışık. Genel olarak ışık kırmızı VEYA sarı VEYA yeşil olduğunda bir yayaya çarpılabilir. Dolayısıyla bu durumda marjinal olasılık, tüm durumlar için P(H,L) toplanarak bulunabilir. olası değerler L; burada her L değeri, oluşma olasılığına göre ağırlıklandırılır.

Aşağıda trafik ışığı sinyaline bağlı olarak bir yayaya çarpma olasılığının koşullu olasılığını gösteren bir tablo bulunmaktadır. (Trafik ışıklarının durumuna bakılmaksızın vurulma veya vurulmama olasılığı 1 olduğundan bu tablodaki sütunların toplamının 1 olması gerektiğini unutmayın.)

Ortak olasılık dağılımını bulmak için daha fazla veriye ihtiyacımız var. P(L=kırmızı) = 0,2, P(L=sarı) = 0,1 ve P(L=yeşil) = 0,7 olsun. Koşullu olasılıktaki her sütunu, belirli bir trafik işaretinin bir yayaya çarpma olasılığıyla çarparak, 3. satırda yazılan H ve L'nin ortak dağılımını buluruz. (3. satırdaki değerlerin toplamının bir verdiğini unutmayın).

Marjinal olasılık P(H=Knockdown) H=Tablonun Knockdown satırındaki değerlerin toplamıdır ortak dağıtımçünkü sinyal kırmızı, sarı veya yeşil olduğunda vurulma olasılığı vardır. Benzer şekilde, P(H=Düşülmedi) marjinal olasılığı, H=Düşülmedi çizgisinin değerlerinin toplamıdır. Bu örnekte dikkatsiz bir yayanın çarpma olasılığı 0,572'dir.

Çok değişkenli dağılımlar

Çok değişkenli dağılım formülü yukarıda verilenlere benzer; buradaki semboller X ve/veya e vektörler olarak yorumlanır. Özellikle, her bir toplama veya entegrasyon, burada yer alanlar dışındaki tüm değişkenler üzerinde gerçekleştirilecektir. X.

Ayrıca bakınız

"Marjinal dağılım" makalesi hakkında yorum yazın

Bağlantılar

Edebiyat

Everitt, B.S. Cambridge İstatistik Sözlüğü. - Cambridge Üniversite Basını, 2002. - ISBN 0-521-81099-X.
Trumpler, Robert J. ve Harold F. Weaver.İstatistiksel Astronomi. - Dover Yayınları, 1962.

90 piksel	Olasılık dağılımları
90 piksel	Tek boyutlu	Çok boyutlu
Ayrık:	Bernoulli \| Binom \| Geometrik \| Hipergeometrik \| Logaritmik \| Negatif binom \| Poisson \| Ayrık üniforma	Çok terimli
Kesinlikle sürekli:	beta \| Weibull \| Gama \| Aşırı üstel \| Gompertz dağıtımı \| Kolmogorov \| Cauchy \| Laplace \| Lognormal \| Normal (Gauss) \| Lojistik \| Nakagami \| Pareto \| Pearson \| Yarım Dairesel \| Sürekli üniforma \| Pirinç \| Rayleigh \| Öğrenci testi \| Tracy - Vidoma \| Balıkçı \| Ki-kare \| Üstel \| Varyans-gamma	Çok değişkenli normal \| Kopula

Marjinal dağılımı karakterize eden alıntı

Babam tarif edilemeyecek kadar üzgündü ama yine de kararlı ve gururluydu ve sadece o yumuşak gri gözlerinde derin, dile getirilmemiş bir melankoli vardı... Ağır zincirlerle bağlı olduğundan bana veda bile edememişti. Ancak bunu Caraffa'ya sormanın bir anlamı yoktu; muhtemelen buna izin vermeyecekti. Akrabalık ve sevgi duyguları ona yabancıydı... İnsanlığın en saf sevgisine bile yabancıydı. Onları tanımıyordu.
- Git buradan kızım! Defol canım... Bu insan olmayanı öldürmeyeceksin. Boş yere öleceksin. Git buradan kalbim... Seni orada, başka bir hayatta bekleyeceğim. Kuzey seninle ilgilenecek. Git kızım!..
– Seni çok seviyorum baba!.. Seni çok seviyorum!..
Gözyaşları beni boğuyordu ama kalbim sessizdi. Dayanmak zorundaydım ve dayandım. Sanki tüm dünya acının değirmen taşına dönmüştü. Ama nedense bana dokunmadı, sanki çoktan ölmüşüm gibi...
- Üzgünüm baba ama kalacağım. Yaşadığım sürece deneyeceğim. Ve onu yanıma alana kadar onu ölü bile bırakmayacağım... Affet beni.
Caraffa ayağa kalktı. Konuşmamızı duyamıyordu ama babamla aramda bir şeyler olduğunu çok iyi anlıyordu. Bu bağlantı onun kontrolüne bağlı değildi ve Papa farkında olmadan kenarda kaldığı için çileden çıkmıştı...
– Şafak vakti baban ateşe gidecek Isidora. Onu öldüren sensin. Öyleyse – karar ver!
Kalbim hızla çarptı ve durdu... Dünya çöküyordu... ve bu konuda hiçbir şey yapamadım, hiçbir şeyi değiştiremedim. Ama cevap vermem gerekiyordu ve cevap verdim...
“Sizin bu Dünya üzerinde yaşamış en korkunç suçlu olmanız dışında size söyleyecek hiçbir şeyim yok Kutsal Hazretleri.
Babam şaşkınlığını gizlemeden bir süre bana baktı, sonra orada bekleyen yaşlı rahibe başıyla selam verdi ve başka bir şey söylemeden oradan ayrıldı. Kapının arkasında kaybolur kaybolmaz yaşlı adama koştum ve çılgınca onun kuru, bunak ellerini tutarak dua ettim:
- Lütfen senden rica ediyorum kutsal baba, ona veda etmeme izin ver!.. Bunu bir daha asla yapamayacağım... Papa'nın ne dediğini duydun - yarın şafak vakti babam ölecek... Merhamet et , soruyorum sana!.. Bunu kimsenin bilmeyecek, yemin ederim! Sana yalvarıyorum, yardım et! Rabbim seni unutmayacak!..
Yaşlı rahip gözlerimin içine dikkatle baktı ve hiçbir şey söylemeden kolu çekti... Zincirler gıcırdayarak indi, son 'elveda' dememize yetecek kadar...
Yaklaştım ve yüzümü babamın geniş göğsüne gömerek sonunda akan acı gözyaşlarını serbest bıraktım... Şimdi bile kanla kaplı, elleri ve ayakları paslı demirle zincirlenmiş olan babam, harika bir sıcaklık ve huzur yayıyordu. ve onun yanında kendimi hala rahat ve korunmuş hissediyordum!.. O, şafakta beni sonsuza dek terk etmesi gereken mutlu, kayıp dünyamdı... Düşünceler, birbirinden daha hüzünlü, parlak, parlak bir şekilde birbirinin içinden geçti, pahalı görseller her dakika daha da kayan “geçmiş” hayatımız ve ben onu ne kurtarabildim, ne de durdurabildim...
- Güçlü ol canım. Güçlü olmalısın. Anna'yı ondan korumalısın. Ve kendini korumalıdır. Senin için ayrılıyorum. Belki bu sana Caraffa'yı yok etmen için biraz zaman kazandırır. – baba sessizce fısıldadı.
Ellerimle ona çılgınca sarıldım, bırakmak istemedim. Ve yine bir zamanlar kendimi onun geniş göğsünde teselli arayan küçük bir kız çocuğu gibi hissettim...
"Affet beni Madonna ama seni odana götürmeliyim, yoksa itaatsizlikten dolayı idam edilebilirim." "Lütfen beni affedin..." dedi yaşlı rahip boğuk bir sesle.
Babama tekrar sımsıkı sarıldım son kez onun harika sıcaklığını emdi... Ve arkasını dönmeden, gözlerini bulandıran yaşlardan etrafta hiçbir şey göremeyince işkence odasından dışarı atladı. Bodrum duvarları "sallanıyordu" ve düşmemek için taş çıkıntılara tutunarak durmak zorunda kaldım. Kör oldu dayanılmaz acı Nerede olduğumu anlamadan, nereye gittiğimi anlamadan, kaybolup gittim...
Stella sessizce büyük, yanan gözyaşları döktü, onlardan hiç utanmıyordu. Anna'ya baktım - Isidora'ya sevgiyle sarıldı, bizden çok uzağa gitti, görünüşe göre onunla son kez, korkunç bir şekilde yaşadı. dünyevi günler... Birdenbire kendimi çok yalnız ve soğuk hissettim, sanki etrafımdaki her şey kasvetli, siyah, ağır bir bulutla kaplıydı... Ruhum acı verici bir şekilde ağrıyordu ve bir zamanlar saf canlı suyla dolu kuru bir kaynak gibi tamamen boştu. ... Yaşlı'ya döndüm - parlıyordu!.. Ondan cömertçe ışıltılı, sıcak, altın bir dalga aktı, Isidora'yı sardı... Ve üzgün gri gözlerinde yaşlar vardı. Çok ileri giden ve hiçbirimize aldırış etmeyen Isidora, şaşırtıcı derecede hüzünlü hikayesine sessizce devam etti...
Kendimi “benim” odamda bulduğumda sanki yere düşmüş gibi yatağa düştüm. Artık gözyaşı yoktu. Yalnızca korkunç, çıplak bir boşluk ve insanın ruhunu kör eden bir umutsuzluk vardı...
Yapamadım, olup bitenlere inanmak istemedim!.. Ve her gün bunu beklesem de artık bu korkunç, insanlık dışı gerçeği anlayamıyor, kabul edemiyordum. Sabahın gelmesini istemiyordum... Sadece dehşet getirmesi gerekiyordu ve artık tüm bunlara yıkılmadan, babama ve kendime ihanet etmeden dayanabileceğime dair eski "kesin güvenim" yoktu... Onun için suçluluk duygusu kısa kesilmiş bir hayat dağ gibi yığılmıştı... Acı sonunda sağır ediciydi, azap çeken kalbimi paramparça ediyordu...
Büyük bir sürprizle (ve büyük bir üzüntüyle!!!), kapının dışındaki gürültüden ayağa fırladım ve fark ettim ki... Uyuyordum! Bu nasıl olabilir? Nasıl uyuyabilirim ki??? Ama görünüşe göre kusurluyuz insan vücudu Hayatın en zor anlarından bazılarında arzularımıza uymayarak hayatta kalabilmek için kendimizi savunduk. Ben de bu şekilde, daha fazla acıya dayanamadığım için, ailemi kurtarmak için huzura "gittim". ölmekte olan ruh. Artık çok geçti; beni babamın idamına götürmeye geldiler...
Sabah aydınlık ve berraktı. Temiz bir temelde mavi gökyüzü Kıvırcık beyaz bulutlar yüksekte süzülüyor, güneş muzaffer, sevinçli ve parlak bir şekilde doğdu. Gün, gelecek baharın kendisi gibi harika ve güneşli olacağa benziyordu! Ve tüm bu taze, uyanan yaşamın arasında yalnızca acı çeken ruhum kıvranıyor ve inliyor, derin, soğuk, umutsuz karanlığa dalıyordu...
Güneş ışığının ortasında küçük alan Kapalı arabanın beni getirdiği yerde büyük bir yangın vardı, önceden yapılmış, “kullanıma hazır”... İçimden ürpererek baktım, gözlerimi alamadım. Cesaretim beni terk ediyor, korkutuyordu. Ne olduğunu görmek istemedim. Korkunç olacağına söz verdi...
Meydan yavaş yavaş kasvetli, uykulu insanlarla dolmaya başladı. Yeni uyanmış olan onlar, başka birinin ölümünü izlemek zorunda kalmışlardı ve bu onlara pek zevk vermiyordu... Roma, Engizisyon ateşinden keyif almayı çoktan bırakmıştı. Başlangıçta bir başkası başkalarının acı çekmesiyle ilgileniyorduysa da, şimdi, birkaç yıl sonra, insanlar yarın herhangi birinin tehlikeye atılabileceğinden korkuyorlardı. Ve yerli Romalılar, beladan kaçınmaya çalışarak, memleket...Roma'dan ayrılıyorum. Caraffa'nın saltanatının başlangıcından bu yana kent sakinlerinin yalnızca yarısı kadar kaldı. Mümkünse az ya da çok kimse kalmak istemedi normal insan. Ve anlaşılması kolaydı - Caraffa kimseyi hesaba katmadı. İster basit bir insan olsun, isterse asil kandan gelen bir prens (ve hatta bazen en kutsal kilisesinin kardinali olsun!..) - Papa'yı hiçbir şey durduramadı. İnsanların onun için hiçbir değeri ve anlamı yoktu. Bunlar sadece onun "kutsal" bakışını memnun edip etmediler, gerisi çok basit bir şekilde kararlaştırıldı - "hoş olmayan" kişi kazığa gitti ve serveti, sevgili, en kutsal kilisesinin hazinesini yeniledi...
Aniden yumuşak bir dokunuş hissettim - o babamdı!.. Kabus direğinin yanında zaten bağlı halde dururken bana şefkatle veda etti...

Pozitif tanımlı ikinci dereceden bir form düşünün. Boyut vektörü inci elemandan sonra iki parçaya bölünsün, böylece boyut matrisi de inci satır ve sütundan sonra parçalara bölünsün, böylece

O zamandan beri

Her zaman iki ikinci dereceden formun toplamı olarak temsil edilebilir ve sırasıyla öğeler içerir;

(A7.1.1)

Determinant şu şekilde temsil edilebilir:

P7.1.2. İki kullanışlı integral

Pozitif tanımlı olsun ikinci dereceden form elementlerden yani , nerede , ve pozitif gerçek sayılar olsun. O zaman şunu gösterebiliriz

, (A7.1.3)

Nerede -çoklu integral mümkün olan tüm alanı kaplar ve

, (A7.1.4)

fonksiyona serbestlik dereceleri ve -dağılımı adı verilir ve şu şekilde tanımlanır:

ve ifade ederek (A7.1.4)'ten elde ederiz.

, (A7.1.6)

fonksiyona serbestlik dereceli -dağılım adı verilir ve şu şekilde tanımlanır:

. (A7.1.7)

P7.1.3. Normal dağılım

Bir rastgele değişkenin ortalama ve standart sapma ile normal dağıldığı ya da olasılık yoğunluğu şu şekilde ise dağılıma sahip olduğu söylenir:

Dolayısıyla normalleştirilmiş miktarın bir dağılımı vardır. Masa Kitabın sonundaki E, belirli bir şeyin koordinatlarını ve değerlerini verir.

Çok değişkenli normal dağılım. Bir vektör rastgele değişkeninin olduğu söylenir olasılık yoğunluğu ise ortak boyutlu normal dağılıma sahiptir

Olasılık yoğunluğu eş yüzeyleri denklemlerle tanımlanan elipsoidlerdir .

Pirinç. P7.1. İki boyutlu izolinler normal dağılım(1); Marjinal dağılım (2) ve (3)'ün altındaki dağılım durumu da burada gösterilmektedir.

Şekil 2'de bir örnek olarak A7.1, iki boyutlu normal dağılım için eliptik izolinleri göstermektedir.

Bir noktada çok değişkenli dağılım maksimum olasılık yoğunluğuna sahiptir

Dağıtımçok değişkenli normal dağılımın eş yüzeyi tarafından sınırlanan alana düşmeme olasılığı olarak. Boyutlu bir normal dağılım (A7.1.9) için denklemle verilen yüzeyin sınırladığı alana düşmeme olasılığı

eşittir - serbestlik dereceleriyle integral

burada dağıtım yoğunluğu formül (A7.1.7) ile belirlenir. Tabloda Kitabın sonunda F, belirli bir değer için değerler vardır. .

Çok değişkenli normal dağılım için marjinal ve koşullu dağılımlar. Rastgele değişkenler vektörünün inci elemandan sonra iki parçaya bölündüğünü varsayalım, böylece kovaryans matrisi şu forma sahip olsun:

Daha sonra (A7.1.1) ve (A7.1.2)'yi kullanarak niceliklerin çok değişkenli normal dağılımını, belirli bir örnek için marjinal dağılım ile koşullu dağılım çarpılarak yazabiliriz.

(P7.1.10)

(P7.1.11)

ve öğeler değiştikçe öğelerin ortalama noktasını izleyen boyutlu uzayda bir regresyon hiper düzlemini tanımlar. Regresyon katsayısı matrisinin boyutu formülle belirlenir.

Çok değişkenli normal yasanın hem marjinal hem de koşullu dağılımları çok değişkenli normal dağılımlardır. Çok değişkenli normal dağılım için koşullu dağılımın herhangi bir kaymaya kadar korunduğu görülebilir.

Tek boyutlu kenar yoğunlukları. özellikle, marjinal yoğunluk bir eleman için ortalaması inci elemana ve varyansı inci köşegen elemana eşit olan tek boyutlu normal yoğunluk.

İki değişkenli normal dağılım.Örnek olarak Şekil 2'de yer almaktadır. A7.1 iki değişkenli normal dağılım için marjinal ve koşullu dağılımları göstermektedir. Bu durumda marjinal dağılım şudur ve bunun koşullu dağılımı şuna eşittir:

Nerede - ve arasındaki korelasyon katsayısı.

P7.1.4. Öğrenci dağılımı

Bir rastgele değişkenin ortalama, normalleştirme parametresi ve serbestlik dereceleriyle birlikte normalleştirilmiş bir Öğrenci t dağılımına sahip olduğu söylenir.

Buradan standart sapma bir dağılıma sahiptir. Tabloda Kitabın sonunda G, belirli bir değer için değerler vardır. .

Normal dağılıma geçiş. Daha büyük parçalar için

(A7.1.12)'deki en sağdaki faktör birlik eğilimindeyken . Dolayısıyla büyük olanları kabul edersek -dağılımı normal dağılıma yönelir (A7.1.8).

Çok değişkenli dağılım. Bu bir vektör olsun boyut ve boyutun pozitif tanımlı bir matrisidir. Bir vektör rastgele değişkeninin, ortalamalar vektörü, normalleştirme matrisi ve serbestlik dereceleri ile normalleştirilmiş bir dağılıma sahip olduğu söylenir.

Çok değişkenli bir dağılımın olasılık yoğunluğunun izoyüzeyleri, denklemle tanımlanan elipsoidlerdir

Çok değişkenli normal dağılıma geçiş. Daha büyük parçalar için

birlik eğilimindedir; (A7.1.13)'teki en sağdaki braket şu eğilimdedir: . Dolayısıyla, büyük değerleri kabul edersek, çok değişkenli dağılım çok değişkenli normal dağılıma yönelir (A7.1.9).

F-çok boyutlu dağılımın eş yüzeyi tarafından sınırlanan alana düşmeme olasılığı olarak dağılım.

(A7.1.4)'ü kullanarak, denklemle verilen -boyutlu dağılımın eş yüzeyi ile sınırlanan bölgeye düşmeme olasılığını ifade edebiliriz.

-integral ve serbestlik dereceleri olarak yoğunluk fonksiyonu formül (A7.1.5) ile tanımlanır. Büyük olanlar için, nerede. Bu nedenle, bekleneceği gibi, büyük olanlar için belirli bir eşyüzey dağılımı ile sınırlı alana düşmeme olasılığı, çok boyutlu bir dağılımın yöneldiği çok boyutlu normal dağılım için benzer olasılığa eşittir. serbestlik derecesine sahipken, koşullu dağılımlar - Bunlar serbestlik derecesine sahip dağılımlardır. Daha sonra normalleştirme faktörü koşullu dağıtım

$örneğin bağlıdır. Bu, varyansın bağlı olmadığı normal durum için koşullu dağılımdan açık bir farktır.$

Sezgisel olarak marjinal olasılık X p_(X)(x) = \int_y p_(X|Y)(x|y) \, p_Y(y) \, \operatöradı(d)\!y = \mathbb(E)_(Y) X belli bir değer için e toplam olasılık incelenerek hesaplanır e.

ve ardından bu koşullu olasılığın tüm değerlerin dağılımı üzerinden ortalaması alınır.

$Bu, genel durumda matematiksel beklentinin tanımından kaynaklanmaktadır:$

Gerçek örnek

\mathbb(E)_Y = \int_y f(y) p_Y(y) \, \operatöradı(d)\!y

Ancak, L'nin değerini bilmediğimiz ve yayanın trafiğin rengini göz ardı ettiği bir durumda H=Yıkılma olasılığına ihtiyaç duyduğumuz P(H=Yıkılma) marjinal olasılığını hesaplamaya çalışırken ışık. Genel olarak ışık kırmızı VEYA sarı VEYA yeşil olduğunda bir yayaya çarpılabilir. Dolayısıyla bu durumda marjinal olasılık, L'nin tüm olası değerleri için P(H,L)'nin toplanmasıyla bulunabilir; burada L'nin her değeri, oluşma olasılığına göre ağırlıklandırılır.

Marjinal olasılık P(H=Knocked Down), sinyal kırmızı veya sarı veya yeşil olduğunda düşürülme olasılığı olduğundan, ortak dağılım tablosunun H=Knocked satırındaki değerlerin toplamıdır. Benzer şekilde, P(H=Düşülmedi) marjinal olasılığı, H=Düşülmedi çizgisinin değerlerinin toplamıdır. Bu örnekte dikkatsiz bir yayanın çarpma olasılığı 0,572'dir.

Çok değişkenli dağılımlar

Ayrıca bakınız

"Marjinal dağılım" makalesi hakkında yorum yazın

Bağlantılar

Edebiyat

Everitt, B.S. Cambridge İstatistik Sözlüğü. - Cambridge University Press, 2002. - ISBN 0-521-81099-X.
Trumpler, Robert J. ve Harold F. Weaver.İstatistiksel Astronomi. - Dover Yayınları, 1962.

	N Olasılık dağılımları
	Tek boyutlu	Çok boyutlu
Ayrık:	Bernoulli \| Binom \| Geometrik \| Hipergeometrik \| Logaritmik \| Negatif binom \| Poisson \| Ayrık üniforma	Çok terimli
Kesinlikle sürekli:	beta \| Weibull \| Gama \| Aşırı üstel \| Gompertz dağıtımı \| Kolmogorov \| Cauchy \| Laplace \| Lognormal \| Normal (Gauss) \| Lojistik \| Nakagami \| Pareto \| Pearson \| Yarım Dairesel \| Sürekli üniforma \| Pirinç \| Rayleigh \| Öğrenci testi \| Tracy - Vidoma \| Balıkçı \| Ki-kare \| Üstel \| Varyans-gamma	Çok değişkenli normal \| Kopula

Marjinal dağılımı karakterize eden alıntı

Görevli yaver çadıra girdi.
"Eh bien, Rapp, croyez vous, que nous ferons do bonnes Affairs aujourd"hui? [Peki Rapp, sen ne düşünüyorsun: bugün işlerimiz iyi olacak mı?] - ona döndü.
Rapp, "Sans aucun doute efendim, [Hiç şüphesiz efendim,'' diye yanıtladı.
Napolyon ona baktı.
"Vous rappelez vous, efendim, ce que vous vous fait l"honneur de dire a Smolensk," dedi Rapp, "le vin est tire, il faut le boire." [Smolensk'te bana söylemeye tenezzül ettiğiniz şu sözleri hatırlıyor musunuz efendim, şarap mantarsız, onu içmeliyim.]
Napolyon kaşlarını çattı ve uzun süre sessizce oturdu, başını eline yasladı.
"Cette pauvre armee" dedi aniden, "elle a bien diminue depuis Smolensk." La servet est une franche Courtisane, Rapp; Je le disais toujours, ve je "eprouver"a başlıyoruz. Mais la garde, Rapp, la garde bozulmamış mı? [ Zavallı ordu! Smolensk'ten büyük ölçüde azaldı. Şans gerçek bir saçmalıktır, Rapp. Bunu hep söyledim ve yaşamaya başladım. Ama gardiyan, Rapp, gardiyan sağlam mı?] - dedi sorgulayıcı bir tavırla.
Rapp, "Oui, efendimiz, [Evet efendim.]" diye yanıtladı.
Napolyon pastili aldı, ağzına koydu ve saatine baktı. Uyumak istemiyordu; sabah hâlâ çok uzaktaydı; ve zaman öldürmek için artık hiçbir emir verilmiyordu çünkü her şey yapılmıştı ve şimdi yapılıyordu.
– Bisküvileri ve le riz aux alaylarını da garde dağıtırken mi? [Muhafızlara kraker ve pirinç dağıttılar mı?] - Napolyon sertçe sordu.
– Evet efendim. [Evet efendim.]
– Mais le riz? [Ama pirinç?]
Rapp, hükümdarın pirinçle ilgili emirlerini ilettiğini söyledi, ancak Napolyon sanki emrinin yerine getirileceğine inanmıyormuş gibi hoşnutsuzlukla başını salladı. Hizmetçi yumrukla içeri girdi. Napolyon, Rapp'a bir bardak daha getirilmesini emretti ve sessizce kendi bardağından yudumlar aldı.
"Ne tadım ne de kokum var" dedi bardağı koklayarak. "Bu burun akıntısından bıktım." Tıptan bahsediyorlar. Burun akıntısını iyileştiremedikleri zaman ne tür ilaç var? Corvisar bana bu pastilleri verdi ama hiçbir işe yaramıyorlar. Neyi tedavi edebilirler? Tedavi edilemez. Notre Corps canlı bir makinedir. Doğası gereği, bir şeyler yapmak için organize ediyorum; bir oğul aise, bir yandan da memeyi savunuyorum: başka bir şey ve bir çare olarak felç geçirdiğiniz için. Notre Corps, belirli sıcaklıklara alerjisi olan bir montre parfaite haline geldi; Saatçi n'a pas la la ouvrir fakültesi, il ne peut la manier qu'a tatons et les yeux bandes. Notre Corps canlı bir makinedir, işte bu kadar. [Vücudumuz yaşam için bir makinedir. Bunun için tasarlandı. Hayatı kendi haline bırakın, bırakın kendini savunsun, siz ona ilaçlarla müdahale ettiğinizde yapacağından daha fazlasını kendi başına yapacaktır. Vücudumuz çalışması gereken bir saat gibidir bilinen zaman; saatçi bunları açamaz ve yalnızca dokunarak ve gözleri bağlı olarak çalıştırabilir. Vücudumuz yaşam için bir makinedir. Hepsi bu.] - Ve sanki Napolyon'un sevdiği tanımlar, tanımlar yoluna girmiş gibi, beklenmedik bir şekilde yeni bir tanım yaptı. - Bunun ne olduğunu biliyor musun Rapp? askeri sanat? – diye sordu. – Düşmandan daha güçlü olma sanatı ünlü an. İşte bu kadar. [İşte bu.]
Rapp hiçbir şey söylemedi.
– Koutouzoff ile ilgili çok şey kaçınıyoruz! [Yarın Kutuzov'la ilgileneceğiz!] - dedi Napolyon. - Görelim! Braunau'da orduya komuta ettiğini ve üç haftada bir kez bile ata binerek surları denetlemediğini unutmayın. Görelim!
Saatine baktı. Saat henüz dörttü. Uyumak istemiyordum, yumruğu bitirmiştim ve hâlâ yapacak bir şey yoktu. Ayağa kalktı, ileri geri yürüdü, sıcak bir frak ve şapka giydi ve çadırdan çıktı. Gece karanlık ve nemliydi; Yukarıdan zar zor duyulabilen bir nem düştü. Yangınlar yakınlarda, Fransız muhafızlarında parlak bir şekilde yanmadı ve Rus hattı boyunca dumanın içinde parıldadı. Her yer sessizdi ve başlamış olan hareketin hışırtısı ve ayaklar altında ezilme sesi açıkça duyulabiliyordu. Fransız birlikleri pozisyon almak.
Napolyon çadırın önünden geçti, ışıklara baktı, ayak seslerini dinledi ve çadırında nöbet tutan ve imparator göründüğünde siyah bir sütun gibi uzanan tüylü şapkalı uzun boylu bir muhafızın yanından geçerek durdu. onun karşısında.
- Hangi yıldan beri hizmettesiniz? - askerlere her zaman davrandığı o alışılagelmiş yapmacık, kaba ve nazik saldırganlıkla sordu. Asker ona cevap verdi.
- Ah! bir des vieux! [A! yaşlıların!] Alay için pirinç aldın mı?
- Anladık Majesteleri.
Napolyon başını salladı ve ondan uzaklaştı.

Beş buçukta Napolyon at sırtında Şevardin köyüne gitti.
Hava aydınlanmaya başlamıştı, gökyüzü açıldı, doğuda sadece bir bulut vardı. Terk edilmiş şenlik ateşleri yandı düşük ışık Sabah.
Sağda kalın, yalnız bir top atışı çınladı, hızla geçti ve genel sessizliğin ortasında dondu. Birkaç dakika geçti. İkinci, üçüncü bir silah sesi duyuldu, hava titreşmeye başladı; dördüncü ve beşinci sağda bir yerde yakından ve ciddi bir şekilde geliyordu.
İlk silah sesleri henüz duyulmamıştı ki, başka silah sesleri tekrar tekrar duyuluyor, birleşip birbirlerini kesiyorlardı.
Napolyon, maiyetiyle birlikte Shevardinsky tabyasına doğru ilerledi ve atından indi. Oyun başladı.

Prens Andrei'den Gorki'ye dönen Pierre, atlıya atları hazırlamasını ve sabah erkenden uyandırmasını emrettikten sonra, Boris'in ona verdiği köşede hemen bölmenin arkasında uyuyakaldı.
Pierre ertesi sabah tamamen uyandığında kulübede kimse yoktu. Küçük pencerelerin camları takırdıyordu. Bereitor onu iterek durdu.
"Ekselansları, Ekselansları, Ekselansları..." dedi beyit, Pierre'e bakmadan ve görünüşe göre onu uyandırma umudunu kaybetmeden, omzundan sallayarak inatla.
- Ne? Başladı mı? Zamanı geldi mi? - Pierre uyanarak konuştu.
Emekli bir asker olan beyefendi, "Lütfen ateş sesini duyarsanız," dedi, "tüm beyler çoktan gitti, en ünlüleri ise uzun zaman önce geçti."
Pierre hızla giyindi ve verandaya koştu. Dışarısı berrak, taze, nemli ve neşeliydi. Kendisini gizleyen bulutun ardından yeni çıkan güneş, karşı sokağın çatılarından yolun çiy kaplı tozuna, evlerin duvarlarına, evlerin pencerelerine yarı kırık ışınlar sıçratıyordu. çitin ve Pierre'in kulübede duran atlarının üzerine. Avluda silahların uğultusu daha net duyuluyordu. Kazaklı bir emir subayı caddeden aşağı koştu.
- Zamanı geldi Kont, zamanı geldi! - emir subayı bağırdı.
Atının götürülmesini emreden Pierre, dün savaş alanına baktığı caddeden aşağıya doğru tümseğe doğru yürüdü. Bu tümseğin üzerinde bir asker kalabalığı vardı ve asanın Fransızca konuşması duyulabiliyordu ve Kutuzov'un gri başı, kırmızı bantlı beyaz şapkası ve kafasının gri arkası onun içine gömülmüş olarak görülebiliyordu. omuzlar. Kutuzov ana yol boyunca ilerleyen boruya baktı.
Tümseğin giriş basamaklarına giren Pierre, önüne baktı ve gösterinin güzelliği karşısında hayranlıkla dondu. Dün bu tepeden hayranlıkla izlediği manzaranın aynısıydı bu; ama şimdi bu alanın tamamı askerlerle, silah dumanıyla ve eğik ışınlarla kaplıydı. parlak güneş, Pierre'in solunda arkadan yükselerek, berrak sabah havasında altın rengi ve delici bir şekilde ona fırlattılar. pembe renk tonu aydınlık ve karanlık, uzun gölgeler. Panoramayı tamamlayan uzak ormanlar, sanki değerli sarı-yeşil bir taştan oyulmuş gibi, ufukta kavisli zirve çizgileriyle ve aralarında, Valuev'in arkasında büyük bir ormanla görülebiliyordu. Smolensk yolu hepsi birliklerle kaplı. Altın tarlalar ve polisler daha yakın parlıyordu. Askerler her yerde görülüyordu; önde, sağda ve solda. Her şey canlı, görkemli ve beklenmedikti; ama Pierre'i en çok etkileyen şey savaş alanının, Borodino'nun ve Kolocheya'nın her iki yanındaki vadinin görüntüsüydü.
Kolocha'nın yukarısında, Borodino'da ve onun her iki yanında, özellikle sol tarafta, Voina'nın Kolocha'ya aktığı bataklık kıyılarında, parlak güneş çıktığında eriyen, bulanıklaşan ve parıldayan ve her şeyi sihirli bir şekilde renklendirip ana hatlarını çizen o sis vardı. onun aracılığıyla görülebilir. Bu sise atış dumanı da katıldı ve bu sis ve dumanın içinden sabah ışığının şimşekleri her yerde parladı - şimdi suda, şimdi çiy üzerinde, şimdi kıyılarda ve Borodino'da kalabalık olan birliklerin süngülerinde. Bu sisin içinden görebiliyordum beyaz kilise bazı yerlerde Borodin'in kulübelerinin çatıları, bazı yerlerde katı kütleler askerler, orada burada yeşil kutular, silahlar. Ve hepsi hareket etti ya da hareket ediyormuş gibi göründü çünkü sis ve duman tüm bu alana yayılmıştı. Hem Borodino yakınındaki ovaların sisle kaplı bu bölgesinde, hem de dışında, yukarıda ve özellikle tüm hat boyunca sola doğru, ormanların içinden, tarlaların içinden, ovalarda, yükseltilerin tepelerinde, toplar, bazen yalnız, sürekli kendiliğinden ortaya çıkan, bazen kümelenmiş, bazen nadir, bazen sık sık duman bulutları; şişerek, büyüyen, dönen, birleşen, bu alanın her yerinde görülebiliyordu.

özel dağıtım - rastgele bir değişkenin veya kümenin dağıtımı rastgele değişkenler belirli bir rastgele vektörün bir bileşeni veya bileşenleri kümesi olarak kabul edilir (bkz. Çok değişkenli dağılım)İle verilen dağıtım. Aksi takdirde, M.r. rastgele vektör dağılımının izdüşümüdür X=(X 1, . . ., Xp).herhangi bir eksende x 1 veya değişkenler tarafından tanımlanan ve tamamen o vektörün dağılımı tarafından belirlenen bir alt uzay. Örneğin, eğer F( x 1, x 2) - dağıtım fonksiyonu X=(X 1 , X 2) daha sonra dağıtım fonksiyonu X 1 eğer eşitse iki değişkenli dağılım kesinlikle sürekli ve p( x 1, x 2). - yoğunluğu, ardından M. r'nin yoğunluğu. X 1 eşit

M.R. de benzer şekilde hesaplanır. herhangi bir bileşen veya vektör bileşenleri kümesi için X=(X 1, ..., X p).herhangi biri için P. X'in dağılımı normalse, o zaman tüm M. r. da normaldir. Değerlerin olduğu durumda X 1, ..., X p M. r.'ye göre karşılıklı olarak bağımsızdır. bileşen X 1, ..., X p X vektörü, dağılımıyla benzersiz bir şekilde belirlenir:

M. r. de benzer şekilde belirlenir. sayı doğrusundan daha genel uzayların çarpımı üzerinde tanımlanan bir olasılık dağılımına göre.

Yaktı.: Loev M., Olasılık Teorisi, çev. İngilizce'den, no., 1962; Kr amer G., Matematiksel yöntemler istatistikler, çev. İngilizceden, , M., 1975. A. V. Prokhorov.

- Negatif olmayan tamsayı değerleri r'yi alan rastgele bir değişken X'in dağılımı: burada m > 0 bir parametredir. Çar. değer M =m, varyans D =m, üreten fonksiyon G = = exp...
Fiziksel ansiklopedi
- temel Olasılık teorisi ve matematik kavramı. istatistikler. R. tamamen rastgele bir değişkeni karakterize ediyor. X, sayılabilir bir değerler kümesi (xn) alan ayrık bir rastgele değişken olsun...
Fiziksel ansiklopedi
- bkz. "Ki-kare" dağılımı...
Matematik Ansiklopedisi
- bkz. Fisher F dağıtımı...
Matematik Ansiklopedisi
- bkz. Öğrenci dağılımı...
Matematik Ansiklopedisi
- bkz. Hotelling T2 - dağıtım...
Matematik Ansiklopedisi
- Wishart dağıtımına bakın...
Matematik Ansiklopedisi
- bkz. "Omega kare" dağılımı...
Matematik Ansiklopedisi
- bkz. Fisher z dağıtımı...
Matematik Ansiklopedisi
- Gama dağılımına bakın...
Matematik Ansiklopedisi
- bkz. Dağıtım frekansı...
Tıbbi terimler
- Kuruluşun net kârının hesaplar arasında DAĞITIMI 1. Bazı ödemeler gider olarak kabul edilebilir ve net gelire dahil edilmeden anında düşülebilir...
Finansal Sözlük
- 1. Toplam gelirden toplumun çeşitli katmanlarına atfedilebilen paylar. İşlevsel, gelirin emek, toprak ve sermaye hizmetlerine göre dağılımıdır...
Ekonomik sözlük
- : Parti desteğinin, temsilcileri resmi görevlerde bulunan parti lehine hafif bir avantajla, oldukça eşit bir şekilde dağıtıldığı bir seçim bölgesi...
Siyaset bilimi. Sözlük.
- χ2 - dağılım, fonksiyon tarafından verilen yoğunluk Kn=( , x > 0, 0 , x ≤ 0, burada Γ gama fonksiyonudur, n parametresine serbestlik derecesi sayısı denir. Eğer X1, X2, ...
Jeolojik ansiklopedi
- 1. Kuruluşun net kârının hesaplar arasında dağıtılması. Bazı ödemeler gider olarak kabul edilebilir ve net gelir hesaplanmadan hemen önce düşülebilir...
İş terimleri sözlüğü

Kitaplarda "MAJİNAL DAĞILIM"

Dağıtım

Uzun Geçmişe Dair Anılar ve Düşünceler kitabından yazar Bolibrukh Andrey Andreevich

Dağıtım Lisansüstü eğitimimi bitirmeden çok önce seçimimi yaptım gelecekteki meslek Bir üniversitede matematik öğretmeni olmaya karar veriyorum. Aşağıdaki iki tavsiyenin rehberliğinde kasıtlı olarak herhangi bir araştırma enstitüsünde çalışmaya gitmek istemedim.

Dağıtım

Roth'un Yükseliş adlı kitabından! yazar Hanin İskender

Halıların Dağıtım Şehri Vladimir bölgesi, bununla ünlü Rus dilinin yaratıcısının yaşadığı yer burasıydı ve daha sonra Sovyet silahları Efsanevi Dyagterev küçüktü, taşralıydı bölge yaklaşık yüz elli bin kişinin yaşadığı yer

"Dağıtım"

Kitaptan Günlük yaşam Orta Çağ'dan Aydınlanma'ya kadar Avrupalı öğrenciler yazar Glagoleva Ekaterina Vladimirovna

“Dağıtım” Din adamlarının geliri: faydalar ve ön bükümler. - Doktorlar arasındaki rekabet. - Meslek değişikliği. - Diplomanın bedeli “Dat Galenus opes et Justinianus onurlandırır... sed genum et tür cigitum ire pedes” - “Galen zenginlik verir, Justinianus onurlandırır... ama ırk ve türler yürümeye mecburdur” dediler.

İngiltere'de Marjinal Masonluk: 1870–1885 Ellick Howe

Mason Biyografileri kitabından yazar Yazarlar ekibi

İngiltere'de Marjinal Masonluk: 1870–1885 Ellick Howe 14 Eylül 1972 1Ellick Paul Howe (20/09/1910– 28/09/1991) - matbaacı ve kitap tasarımcısı, Cumartesi günü St. George's Lodge No. 370'de özgür duvarcı olarak göreve başladı. , 17 Ekim 1970 Bay “Urania'nın Çocukları:” kitaplarının yazarı: garip dünya astrologlar" (Urania'nın

Dağıtım

Cezaevi Ansiklopedisi kitabından yazar Kuchinsky Alexander Vladimirovich

Dağıtım Gruplar ve işler arasındaki dağılım farklı şekillerde gerçekleşir. Bazen bu iki veya üç kişi tarafından yapılır: "sahip", "endüstriyel bölgenin" başkanı (bölgenin çalışma kısmı), "vaftiz babası" (operasyon biriminin başı... Bazen bir grup çok sayıda insan büyük bir masanın etrafında toplanıyor: yukarıdakilere ek olarak -

Dağıtım

Marksizm-Leninizmin Tarihi kitabından. İkinci kitap (70'ler - 90'lar) yıl XIX yüzyıl) yazar Yazarlar ekibi

Dağıtım Anti-Dühring aynı zamanda sosyalist bir toplumdaki dağıtım konularına da değiniyor. Engels, her şeyden önce, Dühring'in, dağıtımın üretim ve değişimle temel bağlantısını yansıtmayan fikirlerinin tam tutarsızlığını ortaya çıkardı.

Marjinal fark

Nesnelerin Sistemi kitabından Baudrillard Jean tarafından

Marjinal fark Her şeyin bize bir seçimin işareti altında görünmesi gerçeğinden, o şeyin bize hiçbir zaman seri bir şey olarak değil, her zaman bir model olarak sunulduğu sonucu çıkar. Herkes, en çok küçük ürün diğerlerinden farklı

IV. DAĞITIM

20. Cilt kitabından yazar Engels Friedrich

IV. DAĞITIM Dühring'in ekonomi politiğinin şu önermeye dayandığını daha önce görmüştük: Kapitalist üretim tarzı oldukça iyidir ve korunabilir, ancak kapitalist dağıtım tarzı kötüdür ve ortadan kalkması gerekir. Şimdi biz

IV. Dağıtım

Works kitabından, cilt 20 (“Anti-Dühring”, “Doğanın Diyalektiği”) yazar Engels Friedrich

IV. Dağıtım Dühring'in ekonomi politiğinin şu önermeye dayandığını yukarıda görmüştük: Kapitalist üretim tarzı oldukça iyidir ve korunabilir, ancak kapitalist dağıtım tarzı kötüdür ve ortadan kalkması gerekir. Şimdi biz

KİŞİSELLEŞTİRME VEYA EN AZ MARJİNAL FARK (LMD)

Tüketici Toplumu kitabından Baudrillard Jean tarafından

KİŞİSELLEŞTİRME VEYA EN AZ MARJİNAL FARK (LMD) Kendim olsam da olmasam da “Ne kadar talepkar olursa olsun, kişisel zevklerini ve arzularını bir Mercedes-Benz'in yardımıyla tatmin edemeyen hiçbir kadın yoktur! Deri renginden başlayarak, kaplama ve kaplamaya kadar her şey bunun için çalışıyor.

DERNEK ÜYELERİNİN DAĞILIMI. MALZEME DAĞITIMI

Süper Topluma Giden Yol kitabından yazar Zinovyev Aleksandr Aleksandroviç

DERNEK ÜYELERİNİN DAĞILIMI. MODERNDE MADDİ ZENGİNLİK DAĞILIMI büyük toplumlar milyonlarca insan bazılarını işgal ediyor sosyal konumlar. İnsanları bu pozisyonları işgal edecek şekilde eğitmek için görkemli bir sistem geliştirildi - harcananların yerini alacak

3. Dağıtım

Sosyalizmin Soruları kitabından (koleksiyon) yazar Bogdanov Alexander Aleksandroviç

3. Dağıtım Dağıtım genel olarak gerekli kısmı temsil eder üretim sistemi ve organizasyonu tamamen ona bağlı. Planlı üretim organizasyonu, aynı dağıtım organizasyonunu gerektirir. Burada ve orada üstün organizatör

5. Maxwell dağılımı (gaz moleküllerinin hız dağılımı) ve Boltzmann

Tıbbi Fizik kitabından yazar Podkolzina Vera Aleksandrovna

5. Maxwell dağılımı (dağıtım gaz molekülleri hızlara göre) ve Boltzmann Maxwell dağılımı – denge durumu gaz parametreleri (basınç, hacim ve sıcaklık) değişmeden kalır, ancak mikro durumlar – göreceli konum moleküller, onların

Dağıtım

Büyük kitabından Sovyet Ansiklopedisi Yazarın (RA) TSB

Dağıtım

Pinnacle Studio 11 kitabından yazar Chirtik Alexander Anatolyevich

Dağıtım Bir veya daha fazla seçili nesne veya nesne grubu için önceden tanımlanmış dokuz konumdan birini ayarlayabilirsiniz (yani, otomatik dağıtım). Bir grup nesneye dağıtım uygulamak için istediğiniz nesneleri seçin ve düğmesine tıklayın.

Belirli bir rastgele vektörün bir bileşeni veya bileşenler kümesi olarak kabul edilen bir rastgele değişkenin veya bir dizi rastgele değişkenin dağılımı (bkz. Çok değişkenli dağılım)İle verilen dağılım. Aksi halde M.r. rastgele vektör dağılımının izdüşümüdür X=(X 1, . . ., Xp).herhangi bir eksende x 1 veya değişkenler tarafından tanımlanan ve tamamen o vektörün dağılımı tarafından belirlenen bir alt uzay. Örneğin, eğer F( x 1, x 2) - dağıtım fonksiyonu X=(X 1 , X 2) daha sonra dağıtım fonksiyonu X 1 iki boyutlu dağılım kesinlikle sürekli ise ve p( x 1, x 2). - yoğunluğu, ardından M. r'nin yoğunluğu. X 1 eşit

M. r. de benzer şekilde belirlenir. uzayların çarpımı üzerinde tanımlanan olasılık dağılımına ilişkin olarak sayısaldan daha geneldir.

Yaktı.: Loev M., Olasılık Teorisi, çev. İngilizce'den, no., 1962; Kramer G., İstatistiğin matematiksel yöntemleri, çev. İngilizceden, , M., 1975. A. V. Prokhorov.

Matematik ansiklopedisi. - M .: Sovyet Ansiklopedisi.

I. M. Vinogradov.

1977-1985. Diğer sözlüklerde "KENAR DAĞILIMI" nın ne olduğunu görün: Marjinal dağılım

- bu formdaki frekans dağılımı. özelliklerin karşılıklı olumsallığı tablosunun son sütunlarında göründüğü...< k признаков из многомерного распределения частот k признаков, когда остальные (k k1) переменных принимают любые значения из своих областей значений. Примечания 1.… …

Sosyolojik Sözlük Sosyumu 2.24. marjinal frekans dağılımı k1 alt kümesinin frekans dağılımı marjinal frekans dağılımı- Seçici yoğunluk tahmini

marjinal dağılım olasılıklar. k alt kümesinin frekans dağılımı marjinal dağılım (olasılıklar)

- 1.9. marjinal (olasılık) dağılımı Bir k rastgele değişken kümesinden bir k1 alt kümesinin olasılık dağılımı, geri kalan (k k1) rastgele değişkenler ise karşılık gelen olası değer kümelerindeki herhangi bir değeri alır.… … Normatif ve teknik dokümantasyon açısından sözlük referans kitabı marjinal dağılım (olasılıklar)

Çok değişkenli bir rastgele değişkenin marjinal dağılımı- k alt kümesinin olasılık dağılımı Sosyolojik İstatistik Sözlüğü

normalleştirilmiş iki değişkenli normal dağılım- Bir çift normalleştirilmiş normal rastgele değişkenin olasılık dağılımı. (,) ve (,) parametrelerine sahip bir çift normal rastgele değişken (X, Y) için, karşılık gelen normalleştirilmiş rastgele değişkenler şuna eşittir: ve, ve olasılık yoğunluğu şuna eşittir: burada... ... Sosyolojik İstatistik Sözlüğü

iki değişkenli normal dağılım- 1.53. iki değişkenli normal dağılım; iki boyutlu Laplace Gauss dağılımı İki sürekli rastgele değişken X ve Y'nin olasılık dağılımı, öyle ki olasılık yoğunluk fonksiyonu ¥< x < +¥ и ¥ < у < +¥, где mx… … marjinal dağılım (olasılıklar)

standartlaştırılmış iki değişkenli normal dağılım- 1,54 standartlaştırılmış iki değişkenli normal dağılım; normalleştirilmiş iki boyutlu Laplace Gauss dağılımı Bir çift standartlaştırılmış normal rastgele değişkenin yoğunluk dağılımına sahip olasılık dağılımı, burada ¥< u < +¥ и ¥… … marjinal dağılım (olasılıklar)

GOST R 50779.10-2000: İstatistiksel yöntemler. Olasılık ve temel istatistik. Terimler ve tanımlar- Terminoloji GOST R 50779.10 2000: İstatistiksel yöntemler. Olasılık ve temel istatistik. Terimler ve tanımlar orijinal belge: 2.3. (genel) nüfus Dikkate alınan tüm birimlerin kümesi. Not Bir rastgele değişken için... ... marjinal dağılım (olasılıklar)