Cтраница 1
Стохастическая независимость, следовательно, синонимична в используемом нами смысле нулевому коэффициенту корреляции между двумя потоками исходов. [1]
Допущение о стохастической независимости поверяемых параметров вполне оправдано на этапе предварительного анализа характеристик средств измерений, так как оно ужесточает требования к достоверности измерительного контроля. [2]
Для проверки стохастической независимости результатов наблюдения используются [8, 20] различные критерии: критерий серий, основанный на медиане выборки; критерий восходящих и нисходящих серий; критерий отношений квадратов последовательных разностей и др. Наиболее часто используемым из них является последний критерий. [3]
По данному определению стохастическая независимость событий взаимна: если А не зависит от В, то и В не зависит от А. Определение не описывает односторонние зависимости. [4]
Поэтому при наличии стохастической независимости мы можем говорить, что коэффициент корреляции равен нулю. Мы вскоре увидим, что бывает и так, когда коэффициент корреляции равен нулю, а стохастической независимости нет. [5]
Полученные оценки обладают свойством стохастической независимости. [6]
Следовательно, гипотезу о стохастической независимости результатов наблюдения приходится отвергнуть. [7]
Далее автор, говоря о стохастической независимости, часто опускает слово стохастическая. [8]
Обычно условные вероятности рассматриваются в предположении стохастической независимости. [9]
Равенство / ( /, д) 0 гарантирует стохастическую независимость в отличие от равенства K ( f g) 0, обеспечивающего только независимость в среднем. [10]
Подождите, - скажете вы, - поскольку имеет место стохастическая независимость, нет нужды все это проделывать; мы можем просто перемножить вероятности для каждого из четырех квадрантов и определить вероятности, ассоциированные с каждым квадрантом. Это даст совместную вероятность 0 25 для каждого квадранта Все это совершенно верно. [11]
При выборе интервала At необходимо выполнить основное условие применимости регрессионного и корреляционного анализа - стохастическую независимость наблюдений. [12]
Если теория вероятностей должна иметь хоть какие-то связи с объективной реальностью, то практическая полезность стохастической независимости должна ясно проявляться. Для этого школьник должен знать, что такое стохастическая независимость, не в аксиоматическом смысле, не только в математизированной формулировке понятия, айв любой возможной связи с реальной действительностью. Как я уже отмечал, вполне понятно, почему то или иное понятие представляет дидактические трудности, если оно не достаточно усвоено в практическом смысле. [13]
Выполнение этих равенств для всех значений Xj всех конечных семейств рассматриваемых переменных fj эквивалентно их стохастической независимости. [14]
Таким образом, равенство корреляционного отношения нулю заставляет думать только о некоррелированности между случайными величинами, но не о стохастической независимости между ними. [15]