Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
случайного вектора - квадратная матрица порядка , где смешанные моменты 2-го порядка величин и существует, если для всех симметрична и неотрицательно определена: при любых вещественных
Пусть где вектора дисперсионной матрицей вектора где смешанные центральные моменты 2-го порядка величин При при
коэфф. корреляции между координатами и вектора Если координаты вектора взаимно независимы, то при Обратное утверждение в общем случае неверно; однако, если распределение нормально и при то его координаты взаимно независимы. Дисперсионная матрица вектора , вообще говоря, характеризует степень линейной зависимости между его координатами. Если ранг матрицы равен то между координатами вектора существует линейно независимых линейных соотношений и, следовательно, его распределение сосредоточено в -мерном подмножестве -мерного пространства. М. в. м. используется для определения точности оценок неизвестных параметров. В случае нормального распределения вектора вместе с математическим ожиданием является полной характеристикой вектора . Н. П. Слободенюк.
- квадратная матрица 
порядка 
, где 
смешанные моменты 2-го порядка величин и 
существует, если для всех 
симметрична и неотрицательно определена: 
при любых вещественных 
где 
вектора 
дисперсионной матрицей вектора 
где 
смешанные центральные моменты 2-го порядка величин 
При 
при
коэфф. корреляции между координатами и вектора Если координаты вектора 
взаимно независимы, то 
при 
Обратное утверждение в общем случае неверно; однако, если распределение 
нормально и 
при 
то его координаты взаимно независимы. Дисперсионная матрица вектора 
, вообще говоря, характеризует степень линейной зависимости между его координатами. Если ранг матрицы 
равен 
то между координатами вектора 
существует 
линейно независимых линейных соотношений и, следовательно, его распределение сосредоточено в 
-мерном подмножестве 
-мерного пространства. М. в. м. используется для определения точности оценок неизвестных параметров. В случае нормального распределения вектора 
вместе с математическим ожиданием является полной характеристикой вектора 
. Н. П. Слободенюк.
