Вероятность события
численная мера, принимающая значения между 0 и 1 и характеризующая степень возможности появления события в данном опыте.
среднее арифметическое стандартизованных выборочных случайных величин случайной выборки.
Выборочные характеристики, также известные как эмпирические, представляют собой оценки статистических...
Таковыми являются: (Skewness) и эксцесса (Kurtosis)....
Коэффициент асимметрии оценивает степень симметричности эмпирического распределения относительно вертикальной...
Поэтому, если коэффициент асимметрии значительно отличается от нуля, то это свидетельствует о том, что...
распределения, такие как квартили, децили и медиана;
показатели формы распределения, такие как асимметрия и эксцесс
Предлагается наглядный способ определения типа вероятностного распределения по выборочным коэффициентам асимметрии и эксцесса. На координатной плоскости «коэффициент асимметрии – коэффициент эксцесса» отмечены точки, линии и области, соответствующие наиболее употребительным вероятностным распределениям. Эта карта позволяет легко ориентироваться в многообразии вероятностных распределений, подбирать для анализируемых экспериментальных данных наиболее подходящие типы распределений, а также сразу исключать из рассмотрения целые семейства распределений со значениями коэффициентов асимметрии и эксцесса, далекими от выборочных.
Исследованы статистические свойства экспертных оценок при проведении jk-эксперимента и обосновано использование в качестве статистик выборочного среднего и модифицированной выборочной дисперсии, поскольку такие оценки являются состоятельными, несмещенными, эффективными и достаточными. Предложено использовать ряд Эджворта с вычислением выборочных коэффициентов асимметрии и эксцесса для проверки гипотезы о нормальности распределения оценок экспертов.
численная мера, принимающая значения между 0 и 1 и характеризующая степень возможности появления события в данном опыте.
формула оценки моды совокупности, рассчитанная путем подразделения диапазона выборки на равные подклассы, учитывая при этом, сколько наблюдений входит в каждый класс и выбирая центральную точку класса (или классов) с наибольшим количеством наблюдений.
производная функции распределения.
Возможность создать свои термины в разработке
Еще чуть-чуть и ты сможешь писать определения на платформе Автор24. Укажи почту и мы пришлем уведомление с обновлением ☺️
Включи камеру на своем телефоне и наведи на Qr-код.
Кампус Хаб бот откроется на устройстве