Cтраница 1
Квадрат стандартного отклонения о2 называется дисперсией. При большом числе экспериментов среднее значение определяют, как правило, с ошибкой, значительно меньшей стандартного отклонения. [1]
Квадрат стандартного отклонения называют дисперсией. [2]
Квадрат стандартного отклонения s2 называется дисперсией распределения; дисперсия является основной мерой отклонения, а также еще одним способом выражения прецизионности измерений; понятие дисперсии, однако, применяется реже, чем s, поскольку дисперсия измеряется в единицах, соответствующих квадратам единиц измеряемых величин. [3]
Квадрат стандартного отклонения называется вторым моментом распределения. Если распределение является результатом наложения двух независимых распределений ( как это имеет место в рассматриваемом случае), то по закону статистики второй момент результирующего распределения является суммой вторых моментов составляющих распределений. [4]
Следовательно, веса должны быть обратно пропорциональны квадратам стандартных отклонений. [5]
Величину s при вычислении Дс находят как корень квадратный из суммы квадратов стандартных отклонений значений s2c flog и 2без доб. [6]
Величину s при вычислении Ас находят как корень квадратный из суммы квадратов стандартных отклонений значений едоо - и сдд. [7]
Величину s при вычислении Де находят как ксрень квадратный из суммы квадратов стандартных отклонений значений сяов и сдд. [8]
Задание одной из этих величин определяет другую, поскольку дисперсия равна квадрату стандартного отклонения. [9]
Дисперсия - зто статистическая мера, используемая для оценки размаха колебаний; рассчитывается как квадрат стандартного отклонения. [10]
Дисперсия ( variance) ( 16) - статистическая мера, используемая для оценки размаха колебаний, рассчитывается как квадрат стандартного отклонения. [11]
Итак, у стационарною случайного процесса с нормальным распределением амплитуд мощность переменного тока ( средний квадрат переменного напряжения) равна квадрату стандартного отклонения, который называется дисперсией нормального распределения. [12]
Используя данные из этих двух столбцов, мы можем определить совокупный риск для акций DEC. Дисперсия индивидуального изменения цен равна квадрату индивидуального стандартного отклонения: 7 762 60 2 в месяц. Мы знаем, что это составляет 59 % полной дисперсии, таким образом, полная дисперсия равна 60 2 / 59, или 102 1 % в месяц. [13]
Воспроизводимость связана с повторением измерений в серии. Квадрат стандартного отклонения называют дисперсией. [14]
Сигнал имеет максимальное значение ум при t tR и, таким образом, определяет время удерживания. Квадрат стандартного отклонения о2 есть дисперсия кривой Гаусса. Эти два параметра - стандартное отклонение и дисперсия - используются в исследовании размывания хроматографической зоны. Следует подчеркнуть, что в то время, как стандартное отклонение определяется только для профиля Гаусса, дисперсия может быть определена для любого распределения и становится равной квадрату величины а в случае профиля Гаусса. [15]