Другие распределения

Название	Уравнение	Особенности	Примеры
Хи-квадрат		Таблицы распределения задаются в виде процентных точек, задаваемых условием	Используется при построении доверительных интервалов для оценок дисперсии.
Стьюдента	, k=n-1,	Так распределена СВ, t, где z- распределено нормально (=0,=1); y- имеет распределение хи-квадрат с k степенями свободы	Используется при определении доверительных интервалов среднего арифметического при экспериментально оцениваемой дисперсии.
Фишера	,	Так распределена СВ ,где -имеют распределение хи- квадрат с степенями свободы соответственно.	Используется при дисперсионном анализе
Рэлея	,	Имеет модуль двумерного вектора, координаты которого распределены нормально с нулевым средним и равными	Для аппроксимации распределения контролируемых показателей, которые могут быть только одного знака.
Равномерное		Имеет погрешность округления	Обладает наибольшей неопределенностью для всех СВ, принимающих значение в интервале (a-b;a+b). Во многих случаях может рассматриваться как крайний случай, как наихудшее распределение.
Арккоси-нусное	,	Такое распределение имеют отсчеты гармонического колебания с равномерно распределенной начальной фазой. Также значения контролируемых параметров, которые в процессе изготовления подвергаются регулированию.

Критерии и алгоритмы обнаружения глобального экстремума при распознавании распределения Пуассона (). Функция имеет глобальное решение при > 0. Расчет критерия оптимизации U =

Алгоритм расчета

1. База данных эксперимента (xi, Pi)

2. Оценка по xi = max.

3. Расчет факториала при заданном r

4. Поиск решения значения аналогично п. 4- 9 таблицы 6

Нельзя задавать значение r большей экспериментальной.

Критерии и алгоритмы обнаружения глобального экстремума при распознавании распределения Коши (). Функция имеет глобальное решение при > 0. Расчет критерия оптимизации U =

Алгоритм расчета и

1. База данных эксперимента (xi, Pi)

2. Оценка по xi = max.

2. Оценка по «полуширине» экспериментальной функции распределения. В случае если теоретическая кривая с оцененными значениями и выше экспериментальной, то дополнительно умножается на коэффициент более 1 (обычно на 6)

3. Поиск решения при совместном переборе значений и аналогично п. 4- 9 таблицы 6