Normal DistributionLet x , x , , xn

Normal Distribution
Let x , x , , xn 1 2  be iid random sample from a Normal distribution with finite
mean  and variance
2  . For a random variable X such that
2 X  N(, ) , the
population SNR = / . Thus, for  =10,5,3,1 and  =10 the corresponding
population values of SNR are 1, 2, 3.33, and 10 and the corresponding simulated
coverage probabilities and widths are presented in Tables 2 to 5 respectively

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแจกแจงปกติ
ให้ x, x, xn 1 2 จะ iid สุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงปกติมีจำกัด
และ ต่าง
2  สำหรับตัวแปรสุ่ม X ที่
N X  2 ( ), การ
ประชากร SNR =/ ดังนั้น สำหรับ = 10,5,3,1 และ = 10 ให้สอดคล้องกับ
ค่าประชากรของ SNR เป็น 1, 2, 3.33 และ 10 และให้สอดคล้องกับจำลอง
ความกว้างและครอบคลุมกิจกรรมจะแสดงในตาราง 2-5 ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแจกแจงปกติ
ให้ x, x,, xn 1 2 เป็นตัวอย่างสุ่ม iid จากการกระจายปกติกับการ จำกัด
เฉลี่ยและความแปรปรวน
2  สำหรับ X ตัวแปรสุ่มดังกล่าวว่า
2 X  N (, )
ประชากร SNR =  /  ดังนั้นสำหรับ = 10,5,3,1 และ = 10 ที่สอดคล้องกัน
ค่าประชากร SNR คือ 1, 2, 3.33, และ 10 และสอดคล้องจำลอง
ความน่าจะเป็นความคุ้มครองและความกว้างถูกนำเสนอในตาราง 2 ถึง 5 ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปกติการกระจาย
ให้ X , X , คริสเตียน 1 2 เป็นเปลือกให้เปิดตัวอย่างที่สุ่มจากการแจกแจงแบบปกติกับวิธีค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน

2  . สำหรับตัวแปรสุ่ม X เช่นที่
2 x  N (  , ) ,
ประชากร SNR =  /  . ดังนั้น สำหรับ = 10,5,3,1  = 10 และประชากรที่เกี่ยวข้อง
ค่า SNR เป็น 1 , 2 , 3.33 และ 10 และที่จำลอง
ความน่าจะเป็นที่ครอบคลุมและความกว้างจะนำเสนอในรูปของตาราง 5 ตามลำดับ