Cтраница 1
Некоррелированность означает, что матрица ковариации с. [1]
Из некоррелированности и г), вообще говоря, не следует их независимость. [2]
Однако некоррелированность двух случайных величин еще не означает их независимость. [3]
Матрица критериев некоррелированности дана для выбора наиболее значимых факторов. Наличие тесной связи между двумя факторами называют коллинеарностью, а между несколькими - мулътиколлинеарностъю. На основании данных этой матрицы машина отвергает или не отвергает гипотезу о мульти-коллинеарности. [4]
Достаточным условием некоррелированности приращений является взаимная независимость приращений. Но это условие не является, конечно, необходимым. [5]
На основании некоррелированности входных воздействий задача сводится к нахождению динамических характеристик г объектов с одним входом и выходом ( фиг. [6]
Таким образом, некоррелированность для случая нормального распределения является не только необходимым, но и достаточным условием независимости. [7]
В гауссовском случае некоррелированность означает независимость. [8]
Таким образом, некоррелированность для случая нормального распределения является не только необходимым, но и достаточным условием независимости. [9]
Так как из некоррелированности значений огибающей нормального случайного процесса следует их статистическая независимость ( см. § 8.2 в первой книге), то некоррелированные координаты rk представляют независимые случайные величины. [10]
Следует ли из некоррелированности случайных величин их независимость и наоборот. [11]
Исходные предположения о некоррелированности амплитуд скачков и отсутствии перекрытия импульсов во времени, естественно, являются достаточно грубой идеализацией реальных физических процессов в ферромагнетике. Тем не менее формула (3.86) качественно правильно описывает спектр магнитного шума. Характерные частоты легко могут быть определены. [12]
Так как из некоррелированности значений фазы нормального случайного процесса следует их независимость ( см. п, 8.4. 2 в первой книге), то координаты k независимы. [13]
Равносильны ли понятия некоррелированности и независимости случайных величин для нормально распределенной системы. [14]
Для нормальных случайных величин некоррелированность является достаточным условием независимости. В общем же случае независимость означает некоррелированность, а обратное утверждение справедливо не всегда. [15]