Рубрика «диаграмма распределения»

Вероятностный и информационный анализ результатов измерений на Python - 1

Нет более полезного инструмента для исследования, чем подтверждённая практикой теория.

Зачем нужна информационная теория измерений

В предыдущей публикации [1] мы рассмотрели подбор закона распределения случайной величины по данным статистической выборки и только упомянули об информационном подходе к анализу погрешности измерений. Поэтому продолжим обсуждение этой актуальной темы.

В предыдущей публикации [1] мы рассмотрели подбор закона распределения случайной величины по данным статистической выборки и только упомянули об информационном подходе к анализу погрешности измерений. Поэтому продолжим обсуждение этой актуальной темы.

Кроме того, по совокупности вероятностных и информационных характеристикам выборки можно более точно определить характер распределения случайной погрешности. Это объясняется обширной базой численных значений таких параметров, как энтропийный коэффициент иконтрэксцесс для различных законов распределения и их суперпозиций.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js