|
|
 |
| Авторизация |
|
|
|
| Поиск по указателям |
|
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
| Кендалл М., Стюарт А, — Теория распределений |
|
|
|
| Предметный указатель |
Дисперсионного отношения распределение (variance-ratio distribution), распределения величин i/F и 1/z 524—525
Дисперсионного отношения распределение (variance-ratio distribution), ф.р. F- и z-распределений и таблицы 524
Дисперсионного отношения распределение (variance-ratio distribution), х.ф. z-распределения 523
Дисперсию уравнивающее преобразование (variance-stabilizing transformations) (упражнение 10.17) 339
Дисперсию уравнивающее преобразование (variance-stabilizing transformations) (упражнения 16.18—19) 547
Дисперсия (variance) 68
Дисперсия (variance) как половина средней квадратичной разности 74
Дисперсия (variance), выборочная дисперсия д. выборки из конечной генеральной совокупности (упражнение 12.11) 422 см.
Дисперсия (variance), стандартная ошибка 320 336
Дисперсия (variance), точное распределение в случае выборок из нормальной генеральной совокупности (пример 11.7) 354
Дисперсия (variance), точные среднее и дисперсия выборочного распределения д. (пример 12.1) 383
Дисперсия (variance), точные среднее и дисперсия выборочного распределения д. (пример 12.3) 397
Дисперсия (variance), точные среднее и дисперсия выборочного распределения д. (упражнение 10.13) 339 381
Доход, распределение лиц по доходам 18 20 31
Дэвид (David H.A.), верхние границы для средних значений порядковых статистик 462 463
Дэвид (David H.A.), границы для среднего значения размаха 467
Дэвид (David H.A.), распределение отношения случайного отклонения от среднего выборки к стандартному отклонению выборки (упражнение 16.20) 547
Дэвид Ф. (David F.N.), моменты дисперсионного отношения 414
Дэвид Ф. (David F.N.), моменты порядковых статистик 452
Дэвид Ф. (David F.N.), моменты порядковых статистик(упражнения 14.1, 14.3) 472 473
Дэвид Ф. (David F.N.), моменты симметрических функций 413
Дэвид Ф. (David F.N.), распределение разности случайных переменных с распределениями 111
Дэвид Ф. (David F.N.), таблицы коэффициентов корреляции 537 541
Дэвид Ф. (David F.N.), таблицы симметрических функций 102 (сноска) 383
Дэвид Ф. (David F.N.), типа (упражнение 11.15) 377
Дэс (Das S.), отношение Миллса (упражнение 5.13) 204
Закон больших чисел (Laws of Large Numbers) 267 268
Закон больших чисел (Laws of Large Numbers) (упражнение 7.20) 274
Замена переменных (change of variables) 44 342—344
Зелен (Zelen M.), двумерный нормальный интеграл 483
Интервал (interval) см. «Класс-интервал»
Интердецильная широта (interdecile range) 68
Интерквартильная широта (interquartile range) 67
Интерквартильная широта (interquartile range), стандартная ошибка и.ш. в нормальном случае 450
Интерквартильная широта (interquartile range), стандартная ошибка семиинтерквартильной широты (пример 10.8) 332
Иоргенсон (Jorgensen N.R.), таблицы полиномов Чебышева — Эрмита 218
Иохансон (Johansen W.), данные о бобах, цитированные Преториусом (таблица 1.15) 40
Ирвин (Irvin J.O.), выбор из конечных совокупностей 416
Ирвин (Irvin J.O.), разность двух пуассоновских переменных (упражнение 11.16) 377
Ирвин (Irvin J.O.), распределение среднего в случае выборок из совокупности с распределением II типа (упражнение 11.14) 377
Иэйтс (Yates F.), данные о высоте растений (пример 9.1) 289
Иэйтс (Yates F.), таблица процентных точек  -распределения 513
Иэйтс (Yates F.), таблица процентных точек t-распределения 520
Иэйтс (Yates F.), таблицы процентных точек F- и z-распределений 524
Иэйтс (Yates F.), таблицы случайных чисел 299
Кавата (Kawata T.), характеризация нормального распределения 502
Каллбэк (Kullback S.), распределения геометрических средних (упражнения 11.3, 11.9) 374 375
Каплан (Kaplan E. Z.), тензорные формулы для k-статистик 440
Каплан (Kaplan E. Z.), тензорные формулы для k-статистик (упражнение 13.9) 444
Каплански (Kaplansky J.), эксцесс (упражнение 3.21) 135
Карлеман (Carleman T.), критерий единственности для проблемы моментов 159
Карлтон (Carlton G.A.), выбор из прямоугольного (равномерного) распределения (упражнения 14.17—18) 475—476
Картофель, систематическая ошибка (пристрастие) в предсказании урожая (пример 9.4) 292
Качественные признак (attributes), выборочное изучение качественных признаков 305—315
Качественные признак (attributes), выборочное изучение качественных признаков (упражнение 10.4) 338
Качественные признак (attributes), выборочное изучение качественных признаков (упражнения 9.1—9.12 и 9.14) 315—317
Квадратичные формы от нормальных случайных переменных (quadrqtic forms in normal variates) 489—500
Квадратичные формы от нормальных случайных переменных (quadrqtic forms in normal variates) (упражнения 15.14—15) 508
Квадратичные формы от нормальных случайных переменных (quadrqtic forms in normal variates), их независимость 493—496
Квадратичные формы от нормальных случайных переменных (quadrqtic forms in normal variates), независимость от линейных форм 496
Квадратичные формы от нормальных случайных переменных (quadrqtic forms in normal variates), независимость от линейных форм (упражнение 15.13) 507
Квадратичные формы от нормальных случайных переменных (quadrqtic forms in normal variates), разложение сумм квадратов 497—500
Квантили (quantiles) 65 см. «Порядковые
Квантили (quantiles), асимптотическая нормальность и стандартные ошибки 328—332 337
Квантили (quantiles), графический способ определения 67
Квантили (quantiles), ковариации, к. 331
Квартили (quartiles) 65
Квартили (quartiles), интерквартильная широта как мера рассеяния 67
Квартили (quartiles), стандартные ошибки 337
Кендалл (Kendall D.G.) и Рао (Rao К.S.), вторая предельная теорема 161—167
Кендалл (Kendall D.G.) и Рао (Rao К.S.), последовательности ф.р. 149
Кендалл (Kendall D.G.) и Рао (Rao К.S.), стремление старших моментов к бесконечности, когда последовательность ф.р. сходится к нормальной (пример 4.12) 169
Кендалл М. (Kendall M.G.), выбор из конечных совокупностей 416
Кендалл М. (Kendall M.G.), данные о случайности (таблица 9.3) 291
Кендалл М. (Kendall M.G.), двумерные ряды Грам-Шарлье (упражнения 6.16—17) 248
Кендалл М. (Kendall M.G.), дисперсия ближайшего наблюденного значения к истинному среднему в нормальном случае (упражнения 14.10—11) 474
Кендалл М. (Kendall M.G.), многомерные k-статистики 418
Кендалл М. (Kendall M.G.), многомерный нормальный интеграл 483 486
Кендалл М. (Kendall M.G.), о теориях вероятностей 251
Кендалл М. (Kendall M.G.), п.ф.м. k-статистик (упражнения 12.15—16) 422—423
Кендалл М. (Kendall M.G.), поправки Шеппарда 117
Кендалл М. (Kendall M.G.), преобразования коэффициента корреляции (упражнение 16.19) 547
Кендалл М. (Kendall M.G.), случайные перестановки 302 (сноска)
Кендалл М. (Kendall M.G.), таблица случайных чисел 298—299
Кендалл М. (Kendall M.G.), таблицы симметрических функций 102—103 (сноска) и 383
Кендалл М. (Kendall M.G.), формальный метод получения многомерных k-статистик из одномерных 428
Кендалл М. (Kendall M.G.), цифры из телефонной книг (таблица 1.4) 22
Класс-интервал (class-interval) 17
Класс-интервал (class-interval), замечания о к.-и. 19—21
Класс-частота (class-frequency) 18
Ковариация (covariance) 120
Ковариация (covariance), матрица к. см. «Рассеяния матрица»
Ковариация (covariance), моменты к. (пример 13.3) 442—443
Кокрэн (Cochran W.C.), аппроксимация z-распределения 526
Кокрэн (Cochran W.C.), независимость квадратичных форм 494
Кокрэн (Cochran W.C.), случайные перестановки 302 (сноска)
Кокрэн (Cochran W.C.), теорема о разложении суммы квадратов 497—500
Кокрэн (Cochran W.C.), теорема о разложении суммы квадратов (упражнение 15.17) 508
Кокрэна теорема (Cochran’s theorem) 497—500
Кокс Г. (Cox G.R.), случайные перестановки 302 (сноска)
Кокс Д. (Cox D.R.), распределение размаха 466
Кокс Д. (Cox D.R.), распределение размаха (упражнение 14.15) 475
Кокс Д. (Cox D.R.), редуцированный размах 470
Колонии, распределение числа индивидуумов в к. (упражнения 5.21—2) 206
Колонии, распределение числа индивидуумов в к. (упражнения 5.7—8) 203
Конверты и письма, задача об их соответствии (пример 7.3) 256—257
Конверты и письма, задача об их соответствии (упражнение 7.4) 271
Конечные совокупности (finite populations) 287
Конечные совокупности (finite populations), k-статистики при выборе из к.с. 414—418
Конечные совокупности (finite populations), двумерный случай 429—430
Кооператив Стади (Co-operative Study), о распределении коэффициента корреляции 536
Кооператив Стади (Co-operative Study), о распределении коэффициента корреляции (упражнение 16.15) 546
Корбе (Corbet A.S.), логарифмическое распределение (таблица 5.4) 188
Корниш (Cornish E.A.), аппроксимация z-распределения 525
Корниш (Cornish E.A.), нормализация распределений 233
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), z-преобразование Фишера 539—541
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), z-преобразование Фишера (упражнение 16.21) 548
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), выборочное распределение при выборке из двумерной нормальной генеральной совокупности 529—539
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), дифференциальное уравнение для ф.п. (упражнение 16.15) 546
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), преобразование, выравнивающее дисперсию (упражнение 10.17) 339
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), рекуррентное соотношение для ф.п. (упражнение 16.14) 546
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), среднее и дисперсия к.к. для выборки из генеральной совокупности с распределением, имеющим непрерывные независимые компоненты (упражнение 16.17) 547
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), стандартная ошибка (пример 10.6) 328 337
Корреляции коэффициент (correlation coefficient), таблицы к.к. 537
Коши распределение (Cauchy distribution), бесконечность моментов (пример 3.3) 89
Коши распределение (Cauchy distribution), как распределение отношения квадратов нормальных случайных величин (пример 11.21) 372
Коши распределение (Cauchy distribution), как распределение отношения не нормально распределенных случайных величин (упражнение 11.23) 379
Коши распределение (Cauchy distribution), обращение х.ф. (пример 4.2) 142
Коши распределение (Cauchy distribution), совпадение с распределением среднего выборки (пример 11.1) 344—346
Коши распределение (Cauchy distribution), совпадение с распределением среднего выборки (пример 11.17) 366
Коши распределение (Cauchy distribution), х.ф. (пример 3.13) 109
Коши типа распределения в теории экстремальных значений (Cauchy-type distributions in extreme-value theory) 457
Коши — Буняковского неравенство (Cauchy — Schwarz inequality) 62
Крамер (Cramer H.), критерий Карлемана для проблемы моментов в многомерном случае 160
Крамер (Cramer H.), распределение отношения 369
Крамер (Cramer H.), распределение отношения (goodness of-fit distribution) (пример 15.3) 490—492
Крамер (Cramer H.), распределение отношения (goodness of-fit distribution) (упражнение 15.21) 508—509
Крамер (Cramer H.), сходимость рядов Грам-Шарлье 225—227 234
Крамер (Cramer H.), условия для того, чтобы функция была х.ф. 146—147
Критерий согласия, и -распределение
Крэйг А. (Craig A.T.), квадратичные формы 491 499
Крэйг А. (Craig A.T.), квадратичные формы (упражнение 15.16) 508
Крэйг Р. (Craig R.), данные (таблица 1.5) 22
Крэйг С. (Crsig C.C.), поправки к моментам дискретных распределений 117
Крэйг С. (Crsig C.C.), поправки к моментам дискретных распределений (упражнение 3.13) 132
Кук (Cook M.B.), выборочные семиинварианты многомерных k-статистик 428 442
Кук (Cook M.B.), выборочные семиинварианты многомерных k-статистик (упражнение 13.4) 444
Кук (Cook M.B.), моменты и семиинварианты многомерных распределений 123 (сноска)
Кэнуй (Quenouille M.H.), отрицательное биномиальное распределение как комбинация пуассоновского и логарифмического распределений (упражнение 5.21) 206
Кэнуй (Quenouille M.H.), случайные отклонения 299
| Лагерра полиномы и разложения гаммараспределения (Laguerre polynomials and Gamma distribution espansions) 228
Лаплас (Marquis de Laplace P.S.) и нормальное распределение 192 (сноска)
Лаплас (Marquis de Laplace P.S.), лапласовское правило следования (пример 8.3) 278—279
Лаплас (Marquis de Laplace P.S.), лапласовское правило следования (упражнение 8.4) 285
Лаплас (Marquis de Laplace P.S.), непрерывная дробь для нормального распределения 194—195
Лаплас (Marquis de Laplace P.S.), непрерывная дробь для нормального распределения (упражнение 5.12) 204
Лапласа распределение (Laplace distribution) см. «Двойное экспоненциальное распределение»
Лаха (Laha R.G.), характеризация гамма-распределения (упражнение 15.22) 509
Лев (Levy P.) о х.ф. 136
Ли (Lee A.), данные (таблица 1.19) 46
Либерман (Lieberman G.J.), таблицы гипергеометрического распределения 191
Линдеберг (Lindeberg J.W.), центральная предельная теорема 269
Линейные функци (linear functions), независимость л.ф. от квадратичных форм 496
Линейные функци (linear functions), распределение л.ф. от независимых нормальных случайных переменных (пример 11.5) 352—353
Линейные функции (linear functions), распределение л.ф. от независимых нормальных случайных переменных (пример 11.2) 346—347
Линейные функции (linear functions), стандартные ошибки л.ф. от случайных переменных 323—324
Ллойд (Lloyd E.H.), матрица рассеяния многомерного нормального распределения (упражнение 15.11) 509
Логарифмическое распределение (logarithmic distribution) 186—188
Логарифмическое распределение (logarithmic distribution), отрицательное биномиальное распределение как комбинация логарифмического и пуассоновского распределений (упражнение 5.21) 206
Логарифмическое распределение (logarithmic distribution), х.ф. и моменты 187—188
Логистическое распределение (logistic distribution), ф.р. экстремального значения при выборке из генеральной совокупности с л.р. (упражнение 14.2) 472—473
Логистическое распределение (logistic distribution), х.ф. (упражнение 4.21) 170
Логнормальное распределение (lognormal distribution) 235—238
Лол (Lawley D.N.), выборочные семиинварианты k-статистик в нормальном случае 411
Ломницки (Lomnicki Z.A.), стандартная ошибка средней разности Джини 334—335
Лукач (Lukacs E.), независимость среднего и дисперсии выборки как характеристическое свойство нормального распределения (пример 12.7) 401—402 500—503
Лукач (Lukacs E.), независимость среднего и дисперсии выборки как характеристическое свойство нормального распределения (упражнение 11.19) 377—378
Лукач (Lukacs E.), х.ф. 136 (сноска) 147 167
Лукач (Lukacs E.), характеризации 505
Лэнкастер (Lancaster H.O.), независимость квадратичных форм от нормальных случайных переменных 494 499
Лэнкастер (Lancaster H.O.), разложение сумм квадратов 497
Лэнкастер (Lancaster H.O.), условие для того, чтобы одна квадратичная форма была частью другой (упражнение 15.15) 508
Лэнкастер (Lancaster H.O.), характеризации нормального распределения 504—506
Ляпунов А., неравенство для моментов 93
Ляпунов А., неравенство для моментов (упражнение 3.15) 133
Мак Кей (McKay A.T.), распределение порядковых статистик в нормальном случае (упражнение 14.14) 475
Максимальное правдоподобие (maximum likelihood) см. «Правдоподобие»
Маргинальное (частное) распределение (marginal distribution) 42
Марков А., неравенство 129
Марков А., неравенство (упражнение 7.16) 273
Мартин (Martin E.S.), поправки к группировке 117
Марцинкевич (Marcinkiewicz J.), условия для того, чтобы экспонента от полинома была х.ф. 147
Марцинкевич (Marcinkiewicz J.), условия для того, чтобы экспонента от полинома была х.ф. (упражнение 4.11) 169
Математические таблицы, распределение цифр из м.т. 298
Матерн (Matern B.), независимость неотрицательных квадратичных форм 495
Медиана (median) 162
Медиана (median) как значение, минимизирующее среднее отклонение (упражнение 2.1) 80
Медиана (median), вычисление (пример 2.5) 81
Медиана (median), границы для дисперсии (упражнение 14.7) 474
Медиана (median), двумерного распределения 63
Медиана (median), неоднозначность определения 62—63
Медиана (median), распределение в нормальном случае 447—450
Медиана (median), распределение в случае Медиана (median), распределения Коши (упражнение 14.1) 472
Медиана (median), связь со средним и модой 64—65
Медиана (median), связь со средним и модой (упражнение 6.20) 249
Медиана (median), стандартная ошибка (пример 10.7) 330 336
Медиана (median), стандартная ошибка (пример 11.4) 351
Медианная дихотомия (median dichotomy) 485
Менделя закон (Mendelian law) в выборе при изучении качественных признаков 306—307
Меррингтон (Merrlngton M.), таблица процентных точек распределения дисперсионного отношения 524
Мерсер (Mercer W.), данные (таблица 1.20) 47
Мизес (R. von Mises), асимптотические распределения экстремальных значений 456
Миллса отношение (Mills’ratio) 193
Миллса отношение (Mills’ratio) (упражнения 5.13—16) 204—205
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), вырожденные (сингулярные) 478
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), вырожденные (сингулярные) (пример 15.3) 490—492
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), интеграл 483—489
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), интеграл (упражнения 16.6, 15.12) 506 507
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), квадратические формы 489—500
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), квадратические формы (упражнение 15.13) 507
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), линейные функции нормальных переменных 481—482
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), недостаточность нормальности маргинальных распределений для совместной нормальности (упражнение 15.20) 508
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), нормальность маргинальных распределений 482
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), нормальность условных распределений (упражнение 15.1) 506
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), общие сведения 477—509
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), правила для k-статистик (упражнение 13.12) 445
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), условия на дисперсионную матрицу (упражнение 15.9—11) 507
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), условная ковариация при наличии линейных связей (упражнение 15.19) 508
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), х.ф. и моменты 478—481
Многомерное нормальное распределение (multivariate normal (multinormal) distribution), характеризации 500—506
Многомерные (multivariate) k-статистики 424—430 438—443
Многомерные (multivariate) выборочные распределения 373
Многомерные (multivariate) моменты и семиинварианты 120—124
Многомерные (multivariate) распределения 39—45
Многомерные (multivariate) х.ф. 154—156
Мода (mode) 63—64
Мода (mode), связь со средним и медианой 64—65
Мода (mode), связь со средним и медианой (упражнение 6.20) 249
Моменты (moments) 68—69 83—84
Моменты (moments) выражение через факториальные моменты 95
Моменты (moments) вычисление 85—90
Моменты (moments) как характеристики распределения 126—128
Моменты (moments) многомерные м. 120—121
Моменты (moments) связь с семиинвариантами 101—106
Моменты (moments), вычисление относительно одной точки через значения относительно другой точки 84—85
Моменты (moments), ковариации (упражнения 10.7, 10.16) 338 339
Моменты (moments), неоднозначность определения ф.р. по моментам см. «Проблема моментов»
Моменты (moments), поправки к группировке 72—73 111—119
Моменты (moments), при подгонке распределений Пирсона 214—216
Моменты (moments), распределения 362—365 см. «Факториальные «Неравенства
Моменты (moments), стандартные ошибки 318—328
Моменты (moments), стандартные ошибки (упражнение 10.5) 338
Моменты вероятностей (frequency-moments) в подгонке распределений 243—244
Моменты вероятностей (frequency-moments) нормального распределения (упражнение 5.10) 203—204
Мономиальные симметрические функции (monomial symmetric functions) 243—244
Моригут (Morlgutl S.), границы для моментов вероятностей 244
Моригут (Morlgutl S.), границы для средних значений порядковых статистик 463
Морэн (Moran P.A.A.), многомерный нормальный интеграл 487 489
Муавр (Demoivre A.), первооткрыватель нормального распределения 192 (сноска)
Мультимодальность (multimodal) 64
Мультиномиальное распределение (multinomial distribution) 198—199
Мультиномиальное распределение (multinomial distribution), дисперсия функции от частот (упражнение 10.2) 337—338
Мультиномиальное распределение (multinomial distribution), семиинварианты (упражнение 5.19) 206
Мультиномиальное распределение (multinomial distribution), семиинварианты многомерного м.р. 201
Мур (Moore G.), данные (таблица 1.19) 46
Мэллоуз (Mallows C.L.), неравенства чебышевского типа 130
Мэрти (Murty V.N.), распределение отношений наибольших значений в случае прямоугольных распределений (упражнение 11.20) 378
Мюллер-Лебедева (Myller-Lebedeff V.), разложение в ряды по производным 128 (сноска)
Наибольшее ожидаемое значение (expected largest value) 456 (сноска)
Независимость (independence) 42—43
Независимость (Independence) в случае двумерного биномиального распределения 200—201
Нейман (Neyman J.), неймановское распределение типа Л, получаемое как комбинация двух пуассоновских распределений (упражнение 5.7) 203
Неполные моменты (incomplete moments) 76
Неполные моменты (incomplete moments), н.м. биномиального распределения (упражнения 5.2—3) 202—203
Непрерывные распределения (continuons distributions) 23 29—31
Непрерывные распределения (continuons distributions), выбор из генеральной совокупности с н.р. 304—305
Непрерывные распределения (continuons distributions), н.р. как результат обращения х.ф. 139—140
Неравенства для моментов (inequalities for moments) Гаусса — Бинклера (упражнение 3.18) 134
Неравенства для моментов (inequalities for moments) Гаусса — Бинклера (упражнение 3.19) 134
Неравенства для моментов (inequalities for moments) Ляпунова 93
Неравенства для моментов (inequalities for moments) Ляпунова (упражнение 3.15) 133
Несмещенные оценки (unbiassed estimates) 309 314
Несмещенные оценки (unbiassed estimates) (упражнения 9.13—14) 317
Несчастные происшествия, распределение водителей лондонских автобусов в соответствии с числом несчастных случаев (таблица 1.21) 47
Несчастные происшествия, распределение водителей лондонских автобусов в соответствии с числом несчастных случаев, пуассоновское и отрицательное биномиальное распределение несчастных случаев (таблица 5.3) 183
Новорожденные, распределение областей по числу н. (таблица 1.1) 17
Новорожденные, распределение областей по числу н., полигон частот (рис. 1.1) 20
Нормализация функций плотности (normalization of frequency functions) 229—234
Нормализация функций плотности (normalization of frequency functions), н.ф.п. гамма-распределения (упражнение 6.4) 245
Нормальное распределение (normal distribution) в теории больших выборок 307—312
Нормальное распределение (normal distribution) в центральной предельной теореме 268—270
Нормальное распределение (normal distribution) как предел биномиального распределения (пример 4.6) 153—154
Нормальное распределение (normal distribution) как предел пуассоновского распределения (пример 4.9) 166—167
Нормальное распределение (normal distribution) как предел распределения Стьюдента (пример 4.8) 164—165
Нормальное распределение (normal distribution) как распределение Пирсона (упражнение 6.1) 245
Нормальное распределение (normal distribution) со случайными параметрам (упражнения 5.24—25) 207
Нормальное распределение (normal distribution), выборочные семиинварианты k-статистик 409—411
Нормальное распределение (normal distribution), дисперсия ближайшего к истинному среднему наблюденного значения (упражнения 14.10—11) 474
Нормальное распределение (normal distribution), дисперсия оценки выборочной дисперсии (упражнение 10.9) 338
Нормальное распределение (normal distribution), дисперсия средины размаха (пример 14.4) 469
|
|
|
| Реклама |
|
|
|
|
|
|
|
|
О проекте