медиана распределения

3.2 медиана непрерывного распределения вероятностей (median of a continuous probability distribution), M (или х_[0,5]): Значение М, удовлетворяющее соотношению

F(M) = 0,5,                                                        (2)

где F(х) - функция распределения генеральной совокупности.

Источник: ГОСТ Р 50779.24-2005: Статистические методы. Статистическое представление данных. Оценка медианы оригинал документа

медиана
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

медиана
Понятие теории вероятностей и математической статистики, одна из характеристик распределения значений случайной величины X: такое число m, что X принимает с вероятностью 1/2 как значения большие m, так и меньшие m. Для некоторых (симметричных) распределений М совпадает со средним значением. Для несимметричных (скошенных) распределений она часто дает более точную характеристику явления и потому используется вместо средней.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• median

драйвер оперативной памяти
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• core memory driver
• CMD

кубических метров в сутки
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• cubic feet per day
• CFD
• cubic meters per day
• CMD

3.2.6 медиана диаметров частиц по массе (count median particle diameter, CMD): Диаметр частицы, определение которого основано на распределении массы частиц как функции их диаметра.

Примечание - Эта медиана определяется таким образом, что половина массы частиц в распределении имеет диаметр меньший, а другая половина - диаметр больший, чем массовая медиана.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-3-2007: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 3. Методы испытаний оригинал документа

2.48 счетная медиана диаметров частиц (count median particle diameter; CMD): Усредненный диаметр частицы, полученный из распределения числа частиц. Медианный диаметр частиц (2.102) вычисляется по числу частиц.

Примечание - Счетная медиана определяется следующим образом: при распределении половина частиц имеет диаметр меньший, а другая половина - диаметр больший, чем счетная медиана.

[ИСО 14644-3:2005, статья 3.2.3]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-6-2010: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 6. Термины оригинал документа

3.2.6 медиана диаметров частиц по массе (count median particle diameter, CMD): Диаметр частицы, определение которого основано на распределении массы частиц как функции их диаметра.

Примечание - Эта медиана определяется таким образом, что половина массы частиц в распределении имеет диаметр меньший, а другая половина - диаметр больший, чем массовая медиана.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-3-2007: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 3. Методы испытаний оригинал документа

2.48 счетная медиана диаметров частиц (count median particle diameter; CMD): Усредненный диаметр частицы, полученный из распределения числа частиц. Медианный диаметр частиц (2.102) вычисляется по числу частиц.

Примечание - Счетная медиана определяется следующим образом: при распределении половина частиц имеет диаметр меньший, а другая половина - диаметр больший, чем счетная медиана.

[ИСО 14644-3:2005, статья 3.2.3]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-6-2010: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 6. Термины оригинал документа

закон распределения случайной величины
Аналитическое описание распределения вероятностей случайной величины, полученное на основе теоретических представлений о его свойствах и условиях формирования. Для выявления З.р.с.в., по результатам наблюдения за поведением случайной величины, оцениваются один или несколько числовых параметров. Проверяя статистическую гипотезу о соответствии наблюдаемых данных некоторому закону распределения, исследователь может сделать некоторые заключения о свойствах изучаемого объекта. (См. Статистическая проверка гипотез)
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• probability distribution

распределение вероятностей
—
[[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=23]]

Тематики

• защита информации

EN

• probability distribution

распределение вероятностей (в математической статистике)
Ряд чисел, показывающих, как часто встречается то или иное значение случайной величины, или соответствующая таблица, диаграмма или математическая формула, их заменяющая. Различают эмпирические Р.в., получаемые в результате экспериментов и измерений, и теоретические Р.в. (к которым бывает удобно с той или иной точностью приводить эмпирические Р.). Если, например, при обработке результатов наблюдения получены некоторые числовые данные, то можно сгруппировать их, собрав в каждую группу или одинаковые значения, или значения, попадающие в тот или иной интервал. Обозначая через x1, x2, …, xm последовательность данных наблюдений и через n1, n2, …, nm частоты (числа соответствующих им наблюдений), получим эмпирическое статистическое распределение. Случайная величина считается заданной, если известен закон ее распределения, т.е. известно или может быть определено, какова частота ее тех или иных значений в общей их совокупности. Одной из форм его выражения является функция распределения, равная вероятности того, что случайная величина будет меньше произвольно выбранного значения (или равна ему). Исследование эмпирического Р.в. (см. также Выборочные методы) производится с помощью известных из теории вероятностей свойств Р. вероятностей теоретически возможных значений случайной величины, т.е. теоретических Р.в., среди которых особенно широко применяются: нормальное, логарифмически нормальное, биномиальное. При этом используются математико-статистические характеристики Р. в., например, такие, как мода, медиана, квантили, среднее значение, дисперсия. Если число переменных, характеризующих признак, более одного, то статистическое Р.в. становится многомерным. На него также обобщаются все приведенные выше понятия, связанные с одномерным Р.в.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• probability distribution

3.1.2.9 верхний опорный интервал (upper reference interval): Интервал, границами которого являются 99,865 %-ная - X_99,865%, и 50 %-ная - Х_50% квантили распределения.

Примечание 1 - Верхний опорный интервал имеет вид (Х_50%, X_99,865%), а длина интервала равна (X_99,865% - Х_50%).

Примечание 2 - Верхний опорный интервал используют только для определения верхнего индекса пригодности процесса (3.1.3.4) и верхнего индекса воспроизводимости процесса (3.1.4.4).

Примечание 3 - Для нормального распределения (3.1.2.1) длина верхнего опорного интервала равна трем среднеквадратическим отклонениям 3s или, при неизвестном s, 3S, а Х_50% равна среднему и медиане.

Примечание 4 - Для других распределений 50 %-ная квантиль распределения Х_50%, т.е. медиана, и 99,865 %-ная квантиль распределения Х_99,865% могут быть оценены с помощью соответствующей вероятностной бумаги (например, лог-нормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.5.9]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.1.32 верхний базовый интервал (upper reference interval): Интервал, ограниченный квантилем Х_0,99865 уровня 0,99865 и медианой процесса , длина которого равна разности Х_0,99865 - .

Примечания

1 При нормальном распределении для верхнего базового интервала справедливо равенство Х_0,99865 -  = (m + 3s) - m = 3s.

2 Адаптированное определение 1.2.5.9 из ИСО 3534-2.

Источник: ГОСТ Р ИСО 21247-2007: Статистические методы. Комбинированные системы нуль-приемки и процедуры управления процессом при выборочном контроле продукции оригинал документа

3.1.2.8 нижний опорный интервал (lower reference interval): Интервал, границами которого являются 50 %-ая и 0,135 %-ая квантили распределения X_50% и X_0,135%.

Примечание 1 - Нижний опорный интервал имеет вид (X_0,135%, Х_50%), а длина интервала равна разности (Х_50% - Х_0,135%).

Примечание 2 - Нижний опорный интервал используют только для определения нижнего индекса пригодности процесса (3.1.3.3) и нижнего индекса воспроизводимости процесса (3.1.4.3).

Примечание 3 - Для нормального распределения (3.1.2.1) длина нижнего опорного интервала равна трем среднеквадратическим отклонениям (3s) или, при неизвестном s, 3S, a Х_50% равна среднему и медиане.

Примечание 4 - Для других распределений 50 %-ная квантиль Х_50%, т.е. медиана, и 0,135 %-ная квантиль Х_0,135% могут быть оценены с помощью соответствующей вероятностной бумаги (например, лог-нормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.5.8]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.1.10 нижний базовый интервал (lower reference interval): Интервал, ограниченный медианой процесса  и квантилем уровня 0,00135, длина которого равна разности  - Х_0,00135.

Примечания

1 В случае нормального распределения для нижнего базового интервала справедливо равенство  - X_0,00135 = m - (m - 3s) = 3s.

2 Адаптированное определение 1.2.5.8 из ИСО 3534-2.

Источник: ГОСТ Р ИСО 21247-2007: Статистические методы. Комбинированные системы нуль-приемки и процедуры управления процессом при выборочном контроле продукции оригинал документа