СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРЕОБРАЗОВАНИЕ
- СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРЕОБРАЗОВАНИЕ
отыскание функций от каких-либо случайных величин, распределения вероятностей к-рых обладают заданными свойствами.
Пример 1. Пусть X - случайная величина, имеющая непрерывную и строго возрастающую функцию распределения F(х). Тогда случайная величина Y=F(X)имеет равномерное на отрезке [0, 1] распределение, а случайная величина Z= Ф -1(F(Х)) (где Ф (x) - стандартная нормальная функция распределения) имеет нормальное распределение с параметрами 0 и 1. Обратно, формула X = F-l (Ф(Z)) позволяет из случайной величины Zсо стандартным нормальным распределением получить случайную величину X, имеющую заданную функцию распределения F(x).
С . в. п. часто используются в связи с предельными теоремами теории вероятностей. Пусть, напр., последовательность случайных величин Zn асимптотически нормальна с параметрами (0, 1). Ставится задача построения простых (и просто обратимых) функций fn таких, чтобы случайные величины Vn=Zn+fn(Zn) были лболее нормальны
Математическая энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия.
И. М. Виноградов.
1977—1985.
Смотреть что такое "СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРЕОБРАЗОВАНИЕ" в других словарях:
Преобразование Бокса — Мюллера — метод моделирования стандартных нормально распределённых случайных величин. Имеет два варианта. Метод является точным, в отличие, например, от методов основывающихся на центральной предельной теореме. Метод был опубликован в … Википедия
Преобразование Бокса-Мюллера — метод моделирования стандартных нормально распределённых случайных величин. Имеет два варианта. Метод является точным, в отличие, например, от методов основывающихся на центральной предельной теореме. Метод был опубликован в 1958 году Джорджем… … Википедия
Преобразование Бокса—Мюллера — метод моделирования стандартных нормально распределённых случайных величин. Имеет два варианта. Метод является точным, в отличие, например, от методов основывающихся на центральной предельной теореме. Метод был опубликован в 1958 году Джорджем… … Википедия
Преобразование Бокса — Мюллера метод моделирования стандартных нормально распределённых случайных величин. Имеет два варианта. Метод является точным, в отличие, например, от методов основывающихся на центральной предельной теореме. Метод был опубликован в 1958 году… … Википедия
Статистический анализ случайных процессов — раздел математической статистики, посвященный методам обработки и использования статистических данных, касающихся случайных процессов (См. Случайный процесс) (т. е. функций X (t) времени t, определяемых с помощью некоторого испытания и… … Большая советская энциклопедия
Дискретное вейвлет-преобразование — Пример 1 го уровня дискретного вейвлет преобразования изображения. Вверху оригинальное полноцветное изображение, в середине вейвлет преобразование, сделанное по горизонтали исходного изображения (только канал яркости), внизу вейвлет… … Википедия
КОРНИША - ФИШЕРА РАЗЛОЖЕНИЕ — асимптотическое разложение разности между соответствующими квантилями нормального распределения и какого либо близкого к нему распределения по степеням малого параметра; изучено Э. Корнишем и Р. Фишером [1]. Если F(x, t) функция распределения,… … Математическая энциклопедия
ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ — преобразование Фурье Стилтьеса вероятностной меры комплскснозначная функция, заданная на всей числовой оси формулой X. ф. случайной величины Xпо определению есть X. ф. ее вероятностного распределения Метод, связанный с использованием X. ф., был… … Математическая энциклопедия
Коэффициент корреляции — (Correlation coefficient) Коэффициент корреляции это статистический показатель зависимости двух случайных величин Определение коэффициента корреляции, виды коэффициентов корреляции, свойства коэффициента корреляции, вычисление и применение… … Энциклопедия инвестора
ЭРГОДИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ — Введение Э. т. (метрическая теория динамических систем) раздел теории динамических систем, изучающий их статистич. свойства. Возникновение Э. т. (1 я треть 20 в.) было стимулировано попытками доказать эргодическую гипотезу (термин введён П. и Т.… … Физическая энциклопедия
