-
1 закон распределения случайной величины
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
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > закон распределения случайной величины
-
2 распределение вероятностей (в математической статистике)
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
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > распределение вероятностей (в математической статистике)
-
3 коэффициент вариации
( случайной величины или распределения вероятностей) coefficient of variation, ( случайной величины) variation coefficient, variationРусско-английский словарь по электронике > коэффициент вариации
-
4 коэффициент вариации
( случайной величины или распределения вероятностей) coefficient of variation, ( случайной величины) variation coefficient, variationРусско-английский словарь по радиоэлектронике > коэффициент вариации
-
5 coefficient of variation
English-Russian electronics dictionary > coefficient of variation
-
6 variance
1) дисперсия, второй центральный момент ( случайной величины или распределения вероятностей)3) изменение; вариация4) расхождение; несоответствие•- variance between rows
- variance within columns
- variance within rows
- accidental variance
- asymptotic variance
- asymptotical variance
- bounded variance
- conditional variance
- cyclic time variance
- equal variance
- error variance
- explained variance
- general population variance
- generalized variance
- Hadamard variance
- heterogeneous variance
- homogeneous variance
- limiting variance
- observed variance
- predicted variance
- relative variance
- residual variance
- sample variance
- total variance
- unequal variance
- unit variance -
7 coefficient of variation
The New English-Russian Dictionary of Radio-electronics > coefficient of variation
-
8 probability distribution
- распределение вероятностей (в математической статистике)
- распределение вероятностей
- закон распределения случайной величины
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
EN
распределение вероятностей
—
[[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=23]]Тематики
EN
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
EN
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > probability distribution
-
9 математическая статистика
математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > математическая статистика
-
10 mathematical statistics
математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > mathematical statistics
-
11 distribution
ˌdɪstrɪˈbju:ʃən сущ.
1) распределение;
раздача commodity distribution Syn: dispensation, dispensing
2) распространение
3) мат.;
линг. дистрибуция, распределение normal distribution complementary distribution
4) полигр. разбор шрифта и распределение его по кассам ∙ fair distribution ≈ распределение поровну unfair distribution ≈ несправедливое распределение wide distribution ≈ широкое распространение распределение, раздача - * of books распределение книг - prize * вручение наград /призов/ - * organs распределительные органы доставка или транспортировка товаров то, что распределяется;
определенная часть, доля - charitable *s пособия, выдаваемые благотворительными организациями распространение, размещение, расположение - restricted * ограниченное распространение (печатных изданий и т. п.) - * of population размещение населения - * of the stars расположение звезд - a rational geographical * of industry рациональное размещение примышленности - to have a wide * быть широко распространенным распределение (часто по поверхности) ;
(равномерное) разбрасывание (экономика) распределение доходов;
распределение национального дохода (тж. * of wealth) (экономика) сфера обращения (юридическое) распределение наследства между наследниками (по закону или по завещанию) (специальное) распределение - density * распределение плотности - * of explosionenergy распределение энергии взрыва - * (of smth.) in time распределение (чего-л.) во времени - * substation распределительная подстанция - * cable распределительный кабель - * main распределительная магистраль - * (switch) board распределительный щит разделение, распределение классификация - size * распределение /классификация/ по размерам (математика) распределение - probability * распределение вероятностей - normal * нормальное /гауссово/ распределение - binomial * биномиальное распределение распределение, дистрибуция - complementary * дополнительное распределение (полиграфия) разбор и раскладка шрифта по кассам (техническое) цикл работы (паровой машины) (техническое) система распределения( военное) распределение;
рассредоточение;
эшелонирование - * of troops эшелонирование войск - * in depth эшелонирование в глубину - * in width рассредоточение по фронту - * of artillery тактическое распределение артиллерии (военное) рассылка( военное) рассеивание( пуль) (юридическое) (устаревшее) отправление( правосудия) ~ распространение;
age distribution возрастная структура( населения) age ~ распределение по возрасту arrival ~ вчт. распределение входящего потока assets available for ~ свободные активы для распределения assumed ~ гипотетическое распределение balanced ~ сбалансированное распределение beta ~ бета-распределение bimodal ~ бимодальное распределение bimodal ~ двухвершинное распределение binomial ~ биномиальное распределение bivariate ~ двухмерное распределение bonus ~ распределение премии chi-squared ~ распределение хи-квадрат ~ распределение;
раздача;
commodity distribution товарное обращение conditional ~ условное распределение cost ~ распределение затрат delay-in-queue ~ вчт. распределение времени ожидания disproportionate ~ непропорциональное распределение имущества между наследниками distribution бонусная эмиссия акций ~ мат., лингв. дистрибуция ~ доставка товаров ~ классификация ~ отправление (правосудия) ~ продажа большой партии ценных бумаг без негативного воздействия на цены ~ полигр. разбор шрифта и распределение его по кассам ~ раздача ~ разделение ~ размещение ~ размещение промышленности ~ размещение ценных бумаг на рынке ~ расположение ~ распределение;
раздача;
commodity distribution товарное обращение ~ распределение ~ распределение доходов ~ распределение имущества между наследниками по закону ~ распределение имущества среди наследников ~ распределение имущества среди наследников по закону ~ распределение национального дохода ~ распределение части дохода компании между акционерами ~ распространение;
age distribution возрастная структура (населения) ~ распространение ~ спекулятивная распродажа акций в предвидении падения курса ~ сфера обращения ~ транспортировка товаров ~ by currency распределение по валюте ~ by denomination распределение по нарицательной стоимости ~ by sector распределение по секторам ~ of bonus units распределение премиальных процентов ~ of costs распределение затрат ~ of costs between state and local authorities распределение расходов между властями штата и местными органами власти ~ of dividend распределение дивиденда ~ of estate раздел имущества ~ of estate распределение имущества между наследниками по закону ~ of goods распределение товаров ~ of goods рассылка товаров ~ of incomes распределение доходов ~ of losses распределение убытков ~ of occupations распределение профессий ~ of power разграничение компетенции ~ of profits распределение доходов ~ of profits распределение прибылей ~ of responsibility and authority распределение ответственности и полномочий ~ of risk страх. распределение риска ~ of shares распределение акций ~ of surplus распределение прибыли ~ of tasks распределение заданий ~ of trust fund распределение капитала, переданного в доверительное управление ~ of work распределение работы ~ on countries распределение по странам dividend ~ выплата дивидендов dividend ~ распределение прибыли empirical ~ эмпирическое распределение equal ~ равномерное распределение even ~ равномерное распределение exposure frequency ~ распределение частоты контакта со средствами рекламы final ~ окончательное распределение first ~ первая выплата дивидендов frequency ~ стат. эмпирическая плотность распределения home address ~ марк. рассылка по домашним адресам income ~ распределение дохода income ~ распределение доходов industrial ~ отраслевое распределение input ~ вчт. распределение входящего потока liability ~ распределение ответственности limited ~ ограниченное распределение limiting ~ предельное распределение logarithmic normal ~ логарифмически нормальное распределение logarithmically normal ~ логарифмически нормальное распределение lognormal ~ логарифмически нормальное распределение maturity ~ распределение сроков платежа next-arrival ~ вчт. распределение интервалов между требованиями normal ~ нормальное распределение occupational ~ распределение населения по роду деятельности open ~ свободное распределение output ~ вчт. распределение выходящего потока overhead ~ распределение накладных расходов percentage ~ процентное распределение poisson ~ пуассоновское распределение Poisson ~ стат. пуассоновское распределение power ~ распределение мощности power ~ распределение энергии prior ~ априорное распределение pro rata ~ пропорциональное распределение имущества среди наследников probability ~ распределение вероятностей probability ~ мат. распределение вероятностей profit ~ распределение прибыли queue-length ~ вчт. распределение длины очереди random ~ распределение случайной величины reserve fund ~ распределение резервного фонда sample ~ выборочное распределение sampling ~ выборочное рапсределение secondary ~ вторичное размещение ценных бумаг sectoral ~ распределение (национального дохода) по секторам selective ~ выборочное распределение service ~ вчт. распределение времени обслуживания simultaneous ~ совместное распределение sojourn ~ распределение времени пребывания subsequent ~ последующее распределение uniform ~ равномерное распределение univariate ~ одномерное распределение waiting-time ~ распределение времени ожиданияБольшой англо-русский и русско-английский словарь > distribution
-
12 log-normal distribution
- нормальное логарифмическое распределение
- логнормальное распределение
- логарифмическое нормальное распределение
- логарифмически нормальное распределение
логарифмическое нормальное распределение
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]Тематики
EN
логнормальное распределение
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]
логнормальное распределение
Распределение случайной величины, логарифм которой характеризуется нормальным распределением. С его помощью удобно описывать некоторые экономические явления, например, дифференциацию заработной платы, распределение доходов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
нормальное логарифмическое распределение
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]Тематики
EN
3.16 логарифмически нормальное распределение (log-normal distribution): Распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, которая может принимать любые значения от х0 до +∞ или от -∞ до х0. В первом случае, наиболее часто встречающемся, плотность распределения имеет вид
где х ³ х0;
μy и σy - соответственно математическое ожидание (среднее) и среднеквадратическое отклонение случайной величины Y = ln(x - x0).
Во втором случае, встречающемся реже, выражения в скобках (x - x0) и (x - x0) должны быть заменены на противоположные (х0 - Х) и (х0 - х). При этом случайная величина Y имеет нормальное распределение.
Источник: ГОСТ Р ИСО 12491-2011: Материалы и изделия строительные. Статистические методы контроля качества оригинал документа
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > log-normal distribution
-
13 логарифмически нормальное распределение
логарифмически нормальное распределение
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]Тематики
- электросвязь, основные понятия
EN
3.16 логарифмически нормальное распределение (log-normal distribution): Распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, которая может принимать любые значения от х0 до +∞ или от -∞ до х0. В первом случае, наиболее часто встречающемся, плотность распределения имеет вид
где х ³ х0;
μy и σy - соответственно математическое ожидание (среднее) и среднеквадратическое отклонение случайной величины Y = ln(x - x0).
Во втором случае, встречающемся реже, выражения в скобках (x - x0) и (x - x0) должны быть заменены на противоположные (х0 - Х) и (х0 - х). При этом случайная величина Y имеет нормальное распределение.
Источник: ГОСТ Р ИСО 12491-2011: Материалы и изделия строительные. Статистические методы контроля качества оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > логарифмически нормальное распределение
-
14 dispersion
- рассеяние результатов в ряду измерений
- рассеяние (света)
- дисперсность (глинистых частиц в растворе)
- дисперсия света
- дисперсия оптического волокна
- дисперсия вещества
- дисперсия
- диспергирование (металлургия)
диспергирование
Тонкое измельчение тв. тел или распыление жидкостей, приводящее к образованию дисперсных (коллоидных) систем: порошков, суспензий, эмульсий. Д. жидкостей в газовой среде наз. распылением, а в жидкостях— эмульгированием. Д. тв. тел производят с помощью шаровых и вибрац. мельниц, звуковых и ультразвуковых вибраторов. Механич. д. позволяет получать частицы материала величиной 1—10 мкм. При д. жидкостей применяют различные гомогенизаторы - аппараты для получения однородных эмульсий. Д. применяется при сжигании тв. и жидкого топлива для получения металл, порошков, зерновых огнеупорных материалов, цементов, пигментов и др.
[ http://metaltrade.ru/abc/a.htm]Тематики
EN
дисперсия
Рассеяние чего-нибудь.
В математике дисперсия определяет отклонение величин от среднего значения. Дисперсия белого света приводит к его разложению на составляющие. Дисперсия звука является причиной его расплывания.
Рассеяние хранимых данных по группе запоминающих устройств также является дисперсией.
[Гипертекстовый энциклопедический словарь по информатике Э. Якубайтиса]
[ http://www.morepc.ru/dict/]
дисперсия
Среднее значение квадрата переменной составляющей случайного сигнала.
[ ГОСТ 16465-70]
дисперсия
Характеристика рассеивания значений случайной величины, измеряемая квадратом их отклонений от среднего значения (обозначается d2). Различается Д. теоретического (непрерывного или дискретного) и эмпирического (также непрерывного и дискретного) распределений. Для наиболее часто применяемого в экономике эмпирического (дискретного) распределения дисперсия определяется по формуле: где x — наблюдаемая случайная величина, — средняя исследуемого ряда, n — число элементов этого ряда. Есть и другие способы ее расчета, например: Квадратный корень из Д. называется средним квадратичным (квадратическим) отклонением или стандартным отклонением; отношение среднего квадратичного отклонения к средней величине называется коэффициентом вариации. В теории вероятностей выборочная Д. с увеличением числа наблюдений асимптотически приближается (см. Асимптота) к теоретической. Это свойство называется состоятельностью оценки Д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
дисперсия вещества
Величина, выражающая зависимость коэффициента преломления от длины световой волны и равная производной этого коэффициента по длине волны.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 79. Физическая оптика. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1970 г.]Тематики
Обобщающие термины
EN
DE
дисперсия оптического волокна
дисперсия
Различие групповых скоростей различных составляющих оптического излучения.
[ ГОСТ 26599-85]
дисперсия
Общий термин, определяющий эффект расширения или сжатия света при передаче по оптическому волокну. Существует три типа дисперсии: модовая, материальная и волноводная.
[ Источник]Тематики
Синонимы
EN
дисперсия света
Явления, обусловленные зависимостью скорости распространения света от частоты световых колебаний.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 79. Физическая оптика. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1970 г.]Тематики
Обобщающие термины
EN
DE
дисперсность (глинистых частиц в растворе)
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]Тематики
EN
рассеяние (света)
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]Тематики
EN
рассеяние результатов в ряду измерений
рассеяние результатов
рассеяние
Несовпадение результатов измерений одной и той же величины в ряду равноточных измерений, как правило, обусловленное действием случайных погрешностей.
Примечания
1. Количественную оценку рассеяния результатов в ряду измерений вследствие действия случайных погрешностей обычно получают после введения поправок на действие систематических погрешностей.
2. Оценками рассеяния результатов в ряду измерений могут быть:
размах,
средняя арифметическая погрешность (по модулю),
средняя квадратическая погрешность или стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение, экспериментальное среднее квадратическое отклонение),
доверительные границы погрешности (доверительная граница или доверительная погрешность).
[РМГ 29-99]Тематики
- метрология, основные понятия
Синонимы
EN
DE
FR
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > dispersion
-
15 variance
варианса
Показатель дисперсии набора точек данных вокруг их средней величины
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]Тематики
EN
дисперсия
Рассеяние чего-нибудь.
В математике дисперсия определяет отклонение величин от среднего значения. Дисперсия белого света приводит к его разложению на составляющие. Дисперсия звука является причиной его расплывания.
Рассеяние хранимых данных по группе запоминающих устройств также является дисперсией.
[Гипертекстовый энциклопедический словарь по информатике Э. Якубайтиса]
[ http://www.morepc.ru/dict/]
дисперсия
Среднее значение квадрата переменной составляющей случайного сигнала.
[ ГОСТ 16465-70]
дисперсия
Характеристика рассеивания значений случайной величины, измеряемая квадратом их отклонений от среднего значения (обозначается d2). Различается Д. теоретического (непрерывного или дискретного) и эмпирического (также непрерывного и дискретного) распределений. Для наиболее часто применяемого в экономике эмпирического (дискретного) распределения дисперсия определяется по формуле: где x — наблюдаемая случайная величина, — средняя исследуемого ряда, n — число элементов этого ряда. Есть и другие способы ее расчета, например: Квадратный корень из Д. называется средним квадратичным (квадратическим) отклонением или стандартным отклонением; отношение среднего квадратичного отклонения к средней величине называется коэффициентом вариации. В теории вероятностей выборочная Д. с увеличением числа наблюдений асимптотически приближается (см. Асимптота) к теоретической. Это свойство называется состоятельностью оценки Д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
отклонение
Алгебраическая разность между размером (действительным, предельным и т.д.) и соответствующим номинальным размером.
[ ГОСТ 25256-82( СТ СЭВ 1472-78)]
отклонение
Различие между планируемым и фактически измеренным значениями. Часто используется в управлении финансами, управлении мощностями и управлении уровнем услуг, но может быть применено в любой области, где существуют планы.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]EN
variance
The difference between a planned value and the actual measured value. Commonly used in financial management, capacity management and service level management, but could apply in any area where plans are in place.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]Тематики
Обобщающие термины
EN
3.45 дисперсия (variance): Мера рассеяния результатов, равная сумме квадратов отклонений каждого результата от их среднего значения, деленная на число результатов минус один.
Источник: ГОСТ Р ИСО 13909-1-2010: Уголь каменный и кокс. Механический отбор проб. Часть 1. Общее введение оригинал документа
3.35 дисперсия (variance): Мера рассеяния результатов, равная сумме квадратов отклонений каждого результата от их среднего значения, деленной на число результатов минус один.
Источник: ГОСТ Р ИСО 18283-2010: Уголь каменный и кокс. Ручной отбор проб оригинал документа
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > variance
-
16 дисперсия
дисперсия
Рассеяние чего-нибудь.
В математике дисперсия определяет отклонение величин от среднего значения. Дисперсия белого света приводит к его разложению на составляющие. Дисперсия звука является причиной его расплывания.
Рассеяние хранимых данных по группе запоминающих устройств также является дисперсией.
[Гипертекстовый энциклопедический словарь по информатике Э. Якубайтиса]
[ http://www.morepc.ru/dict/]
дисперсия
Среднее значение квадрата переменной составляющей случайного сигнала.
[ ГОСТ 16465-70]
дисперсия
Характеристика рассеивания значений случайной величины, измеряемая квадратом их отклонений от среднего значения (обозначается d2). Различается Д. теоретического (непрерывного или дискретного) и эмпирического (также непрерывного и дискретного) распределений. Для наиболее часто применяемого в экономике эмпирического (дискретного) распределения дисперсия определяется по формуле: где x — наблюдаемая случайная величина, — средняя исследуемого ряда, n — число элементов этого ряда. Есть и другие способы ее расчета, например: Квадратный корень из Д. называется средним квадратичным (квадратическим) отклонением или стандартным отклонением; отношение среднего квадратичного отклонения к средней величине называется коэффициентом вариации. В теории вероятностей выборочная Д. с увеличением числа наблюдений асимптотически приближается (см. Асимптота) к теоретической. Это свойство называется состоятельностью оценки Д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
3.45 дисперсия (variance): Мера рассеяния результатов, равная сумме квадратов отклонений каждого результата от их среднего значения, деленная на число результатов минус один.
Источник: ГОСТ Р ИСО 13909-1-2010: Уголь каменный и кокс. Механический отбор проб. Часть 1. Общее введение оригинал документа
3.35 дисперсия (variance): Мера рассеяния результатов, равная сумме квадратов отклонений каждого результата от их среднего значения, деленной на число результатов минус один.
Источник: ГОСТ Р ИСО 18283-2010: Уголь каменный и кокс. Ручной отбор проб оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > дисперсия
-
17 mode
1) модаа) нормальный тип колебаний, собственный тип колебаний; нормальный тип волн, собственный тип волн3) способ; метод4) тип; форма ( выражения или проявления чего-либо)6) ак. лад; тональность•- π-mode- 1284 compliance mode
- 32-bit mode
- 32-bit transfer mode
- 8086 real mode
- accelerated transit mode
- accumulation-layer mode
- acoustic mode
- active mode
- address mode
- adjacent modes
- all points addressable mode
- alpha mode
- alphanumeric mode
- alternate mode
- AN mode
- analog mode
- angular dependent mode
- angular mode
- anomalous mode
- answer mode
- antiferrodistortive mode
- antiferromagnetic mode
- anti-Stokes mode
- antisymmetric mode
- APA mode
- aperiodic mode
- asymmetric mode
- asynchronous balanced mode
- asynchronous response mode
- asynchronous transfer mode
- auto-answer mode
- auto-dial mode
- avalanche mode
- axial mode
- background mode
- backward mode
- beam mode
- beam-waveguide mode
- Bi-Di mode
- bidirectional mode
- BIOS video mode
- birefringent mode
- bistable mode
- bitmap mode
- black-and-white mode
- block mode
- block-multiplex mode
- blow-up mode
- browse mode
- burst mode
- byte mode
- calculator mode
- central mode
- characteristic mode
- chat mode
- chip test mode
- CHS mode
- circle-dot mode
- circular mode
- circularly polarized mode
- circularly symmetric mode
- clockwise mode
- CMY mode
- CMYK mode
- collective modes
- color mode
- command mode
- common mode
- communications mode
- compatibility mode
- competing modes
- concert hall reverberation mode
- configuration mode
- constant-frequency mode
- contention mode
- continuous-wave mode
- contour modes
- control mode
- conversational mode
- cooked mode
- correlator mode
- counter mode
- counterclockwise mode
- coupled modes
- crossover mode
- current mode
- cutoff mode
- cw mode
- cyclotron mode
- cylinder-head-sector mode
- damped mode
- data-in mode
- data-out mode
- Debye mode
- Debye-like mode
- defocus-dash mode
- defocus-focus mode
- degenerate mode
- delayed domain mode
- depletion mode
- deposition mode
- difference mode
- differential mode
- diffusive mode
- digital mode
- dipole mode
- direct memory access transfer mode
- disk-at-once mode
- display mode
- dissymmetric mode
- DMA transfer mode
- domain mode
- dominant mode
- dot-addressable mode
- dot-dash mode
- doze mode
- draft mode
- drift mode
- ducted mode
- duotone mode
- duplex mode
- dynamic mode
- dynamic scattering mode
- E mode
- Emn mode
- ECHS mode
- ECP mode
- edge mode
- edit mode
- eigen mode
- electromagnetic mode
- elementary mode
- elliptically polarized mode
- embedded mode
- end-fire mode
- enhanced parallel port mode
- enhanced virtual 8086 mode
- enhanced virtual 86 mode
- enhancement mode
- EPP mode
- equiamplitude modes
- EV8086 mode
- EV86 mode
- evanescent mode
- even mode
- even-order mode
- even-symmetrical mode
- exchange mode
- exchange-dominated mode
- excited mode
- exciting mode
- extended capability port mode
- extended cylinder-head-sector mode
- extensional mode
- extraordinary mode
- FA mode
- face shear modes
- failure mode
- fast mode
- fast-forward mode
- ferrite-air mode
- ferrite-dielectric mode
- ferrite-guided mode
- ferrite-metal mode
- ferrodistortive mode
- ferroelectric mode
- file mode
- first mode
- FM mode
- forbidden mode
- force mode
- foreground mode
- forward mode
- forward-bias mode
- forward-propagating mode
- forward-scattered mode
- four-color mode
- four-output mode
- free-running mode
- full on mode
- fundamental mode
- gate mode
- Gaussian mode
- Goldstone mode
- graphic display mode
- graphic mode
- gray-level mode
- grayscale mode
- guided mode
- guided-wave mode
- Gunn mode
- gyromagnetic mode
- H mode
- Hmn mode
- half-duplex mode
- half-tone mode
- hard mode
- harmonic mode
- helicon mode
- Hermite-Gaussian mode
- higher mode
- higher-order mode
- HLS mode
- HSB mode
- HSV mode
- hybrid mode
- idling mode
- impact avalanche transit-time mode
- IMPATT mode
- indexed color mode
- inhibited domain mode
- initialization mode
- injection locked mode
- insert mode
- interactive mode
- internally-trapped mode
- interstitial diffusion mode
- ion-implantation channel mode
- ion-sound mode
- kernel mode
- kiosk mode
- L*a*b* mode
- landscape mode
- large disk mode
- lasing mode
- lattice mode
- laying mode
- LBA mode
- LCH mode
- leaky mode
- left-hand polarized mode
- left-handed polarized mode
- length modes
- letter mode
- LH mode
- limited space-charge accumulation mode
- line art mode
- local mode
- lock mode
- logical block addressing mode
- log-periodically coupled modes
- longitudinal mode
- loopback mode
- lowest mode
- lowest-order mode
- low-power mode
- LSA mode
- magnetic mode
- magnetodynamical mode
- magnetoelastic mode
- magnetosonic mode
- magnetostatic mode
- magnetron mode
- main mode
- masing mode
- master/slave mode
- mixed mode
- mode of excitation
- mode of operation
- modified semistatic mode
- modulated transit-time mode
- module test mode
- mono mode
- mono/stereo mode
- monopulse mode
- moving-target indication mode
- MTI mode
- multi mode
- multichannel mode
- multimode mode
- multiple sector mode
- multiplex mode
- mutual orthogonal modes
- native mode
- natural mode
- near-letter mode
- nibble mode
- nondegenerated mode
- non-privileged mode
- nonpropagating mode
- nonresonant mode
- nonuniform processional mode
- normal mode
- normal-incidence mode
- odd mode
- odd-order mode
- odd-symmetrical mode
- off mode
- off-axial mode
- off-line mode
- omni mode
- on mode
- on-line mode
- operation mode
- optical mode
- ordinary mode
- original mode
- originate mode
- orthogonal modes
- OS/2 compatible mode
- overdamped mode
- overtype mode
- packet mode
- packet transfer mode
- page mode
- parallel port FIFO mode
- parametric mode
- parasitic mode
- pedestal-current stabilized mode
- penetration mode
- persistent-current mode
- perturbated mode
- phonon mode
- pi mode
- PIO mode
- plane mode
- plane polarized mode
- plasma mode
- plasma-guide mode
- playback mode
- polarized mode
- poly mode
- portrait mode
- preferred mode
- principal mode
- privileged mode
- programmed input/output mode
- promiscuous mode
- protected mode
- protected virtual address mode
- proton mode
- pseudo-Rayleigh mode
- pseudospin mode
- pseudospin-wave mode
- pulse mode
- quadrupole mode
- quadtone mode
- quasi-degenerated mode
- quenched domain mode
- quenched multiple-domain mode
- quenched single-domain mode
- question-and-answer mode
- radial mode
- radiating mode
- radiation mode
- Raman active mode
- ranging mode
- rare mode
- raw mode
- RB mode
- read multiple mode
- read-mostly mode
- real address mode
- real mode
- real-time mode
- receive mode
- reflected mode
- reflection mode
- refracted mode
- rehearse mode
- relaxational mode
- resonant mode
- return-beam mode
- reverberation mode
- reverse-bias mode
- rewind mode
- RGB mode
- RH mode
- rho-rho mode
- right-hand polarized mode
- right-handed polarized mode
- safe mode
- saturated-off mode of operation
- saturation mode
- saving mode
- scan mode
- search mode
- secondary-emission pedestal mode
- second-breakdown mode
- self-localized mode
- self-locked mode
- semistatic mode
- shear mode
- shutdown mode
- side modes
- simplex mode
- single mode
- single-vortex cycle mode
- slave mode
- sleep mode
- slow mode
- small room reverberation mode
- soft mode
- softened mode
- sorcerer's apprentice mode
- space-charge feedback mode
- space-charge mode
- spatially orthogonal modes
- special fully nested mode
- spiking mode
- spin mode
- spin-wave mode
- SPP mode
- spurious mode
- spurious pulse mode
- stable mode
- stable-negative-resistance mode
- standard parallel port mode - stationary mode
- Stokes mode
- stop clock mode
- stop mode
- stream mode
- subharmonic mode
- substitutional-diffusion mode
- subsurface mode
- sum mode
- superradiant mode
- supervisor mode
- surface skimming mode
- surface-wave mode
- suspend mode
- SVGA mode
- switching mode
- symmetric mode
- symmetry breaking mode
- symmetry restoring mode
- system management mode
- system test mode
- Tmnp wave resonant mode
- task mode
- TE mode
- TEmnp wave resonant mode
- tearing mode
- telegraph mode
- TEM mode
- terminal mode
- test mode
- text mode
- thermal mode
- thickness modes
- three-color mode
- through mode
- time-difference mode
- time-sharing mode
- TM mode
- TMmnp wave resonant mode
- torsional modes
- total-internal reflection mode
- track-at-once mode
- transfer mode
- transient mode
- transit-time domain mode
- transit-time mode
- transmission mode
- transmitted mode
- transmitting mode
- transverse electric mode
- transverse electromagnetic mode
- transverse magnetic mode
- transverse mode
- transversely polarized mode
- transverse-symmetrical mode
- TRAPATT mode
- trapped mode
- trapped plasma avalanche transit-time mode
- trapped-domain mode
- traveling space-charge mode
- traveling-wave mode
- tristate test mode
- tritone mode
- truncated mode
- twist mode
- twisted nematic mode
- TXT mode
- typeover mode
- uncoupled modes
- undamped mode
- underdamped mode
- unguided mode
- unidirectional mode
- unilateral mode
- unperturbed mode
- unreal mode
- unstable mode
- unwanted mode
- user mode
- V8086 mode
- V86 mode
- VGA mode
- vibration mode
- video mode
- virtual 8086 mode
- virtual 86 mode
- virtual real mode
- volume magnetostatic mode
- wait for key mode
- waiting mode
- Walker mode
- walk-off mode
- wave mode
- waveguide mode
- whispering-gallery mode
- whistler mode
- width modes
- write mode
- write multiple mode
- zero-frequency mode
- zero-order modeThe New English-Russian Dictionary of Radio-electronics > mode
См. также в других словарях:
коэффициентвариации (случайной величины или распределения вероятностей) — Отношение стандартного отклонения к математическому ожиданию (или его абсолютной величине) случайной величины, , а также отношение s/m оценок этих параметров. Коэффициент вариации является одной из мер разброса данных. Примечания: 1. Это… … Словарь социологической статистики
дисперсия (случайной переменной величины или распределения вероятностей) — 3.21 дисперсия (случайной переменной величины или распределения вероятностей) (variance): Центральный момент 2 го порядка. Примечание Дисперсия случайной переменной величины может быть также определена как математическое ожидание квадрата… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
дисперсия(случайной величины или распределения вероятностей) — Второй центрированный момент сл.в. X, задаваемый формулой . Несмещенная выборочная оценка дисперсии для выборки из n наблюдений x1,x2,...,xn со средним вычисляется согласно формуле . См. тж. стандартное отклонение … Словарь социологической статистики
Распределения вероятностей — Распределение вероятностей это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их принятия. Содержание 1 Определение 2 Способы задания распределений 2.1 Дискрет … Википедия
Распределение случайной величины — Распределение вероятностей это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их принятия. Содержание 1 Определение 2 Способы задания распределений 2.1 Дискрет … Википедия
Вероятность попадания случайной величины на заданный участок — Довольно часто задачи, связанные со случайными величинами, затрагивают те случаи, когда необходимо вычислить вероятность того, что данная случайная величина будет находиться в некоторых пределах, например от α до β. Такое событие называется… … Википедия
Характеристическая функция случайной величины — У этого термина существуют и другие значения, см. Характеристическая функция. Характеристическая функция случайной величины один из способов задания распределения. Характеристические функции могут быть удобнее в тех случаях, когда, например … Википедия
Закон распределения случайной величины — (probability distribution) – 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… … Экономико-математический словарь
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,… … Справочник технического переводчика
Вероятностей теория — математическая наука, позволяющая по вероятностям одних случайных событий находить вероятности других случайных событий, связанных каким либо образом с первыми. Утверждение о том, что какое либо событие наступает с Вероятностью,… … Большая советская энциклопедия
Распределения — одно из основных понятий теории вероятностей и математической статистики. Р. вероятностей какой либо случайной величины, т. е. величины, принимающей в зависимости от случая то или иное численное значение, задаётся указанием возможных… … Большая советская энциклопедия