Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 16.02.2026 по 22.02.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 50779.10-2000; Страница 9

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 50779.0-95 Статистические методы. Основные положения ГОСТ Р 50779.0-95 Статистические методы. Основные положения Statistical methods. General (Настоящий стандарт устанавливает структуру нормативно-технического обеспечения применения статистических методов при производств и контроле качества продукции. Настоящий стандарт применяется при разработке государственных стандартов, устанавлиаающих требования к использованию статистических методов на всех стадиях жизненного цикла продукции) ГОСТ Р 50779.11-2000 Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения ГОСТ Р 50779.11-2000 Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения Statistical methods. Statistical quality control. Terms and definitions (Настоящий стандарт устанавливает термины и определения понятий в области статистических методов управления качеством продукции, процессов и услуг) ГОСТ 50779.21-96 Статистические методы правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Часть 1 Нормальное распределение. Стандарт устанавливает процедуры и методы решения ряда практических задач статистики в случае, когда наблюдаемые величины являются случайными и распределены по нормальному закону
Страница 9
9

1.36. равномерное распределение; прямоугольное распределение

а) Распределение вероятностей непрерывной случайной величины, плотность распределения вероятности которой постоянна на конечном интервале [а, b] и равна нулю вне его.

b) Распределение вероятностей дискретной случайной величины такое, что

для i = 1, 2, ..., n.

Примечание - Равномерное распределение дискретной случайной величины имеет равные вероятности для каждого из п значений, то есть

для j = 1, 2, ..., n.

1.37. нормальное распределение; распределение Лапласа - Гаусса

Распределение вероятностей непрерывной случайной величины Х такое, что плотность распределения вероятностей при - ? < х < + ? принимает действительное значение

Примечание - μ - математическое ожидание; σ - стандартное отклонение нормального распределения.

1.38. стандартное нормальное распределение; стандартное распределение Лапласа - Гаусса

Распределение вероятностей стандартизованной нормальной случайной величины U, плотность распределения которой

при - ? < u < + ? (п. 1.25, примечание 1).

1.39. распределение χ2

Распределение вероятностей непрерывной случайной величины, принимающей значения от 0 до + ?, плотность распределения вероятностей которой

где χ2 ? 0 при значении параметра ν = 1, 2,...;

Г - гамма-функция.

Примечания

1. Сумма квадратов ν независимых стандартизованных нормальных случайных величин образует случайную величину χ2 с параметром ν; ν называют степенью свободы случайной величины χ2.

2. Распределение вероятностей случайной величины χ2/2 - это гамма-распределение с параметром m = ν/2.

1.40. t-распределение; распределение Стьюдента

Распределение вероятностей непрерывной случайной величины, плотность распределения вероятностей которой

где - ? < t < + ? с параметром ν = 1, 2,...;

Г - гамма-функция.

Примечание - Отношение двух независимых случайных величин, числитель которого - стандартизованная нормальная случайная величина, а знаменатель - положительное значение квадратного корня из частного от деления случайной величины χ2 на ее число степеней свободы ν - это распределение Стьюдента с v степенями свободы.