continuous probability distribution

continuous distribution probability distribution (2.11) for which the distribution function (2.7) evaluated at x can be expressed as an integral of a non-negative function from −∞ to x EXAMPLE Situations where continuous distributions occur are virtually any of those involving variables type data found in industrial applications. NOTE 1 Examples of continuous distributions are normal (2.50), standardized normal (2.51), t (2.53), F (2.55), gamma (2.56), chi-squared (2.57), exponential (2.58), beta (2.59), uniform (2.60), Type I extreme value (2.61), Type II extreme value (2.62), Type III extreme value (2.63), and lognormal (2.52). NOTE 2 The non-negative function referred to in the definition is the probability density function (2.26). It is unduly restrictive to insist that a distribution function be differentiable everywhere. However, for practical considerations, many commonly used continuous distributions enjoy the property that the derivative of the distribution function provides the corresponding probability density function. NOTE 3 Situations with variables data in acceptance sampling applications correspond to continuous probability distributions.

континуирана расподела (continuous distribution)

расподела вероватноће (2.11) за чију се функцију расподеле (2.7) вредновано са x може се изразити као интеграл ненегативне функције од -¥ до x

ПРИМЕР   Ситуације у којима се јављају континуиране расподеле јесу било које од оних које обухватају променљиве типа података који се срећу у индустријској примени.

НАПОМЕНА 1  Примери континуираних расподела су нормална (2.50), стандардизовано нормална (2.51), t (2.53), F (2.55), гама (2.56), хи-квадратна (2.57), експоненцијална (2.58), бета (2.59), униформна (2.60), екстремна вредност типа I (2.61), екстремна вредност типа II (2.62), екстремна вредност типа III (2.63) и логнормална (2.52).

НАПОМЕНА 2 Ненегативна функција на коју се позива дефиниција јесте функција густине вероватноће (2.26). Непотребно је строго инсистирати на томе да се функција расподеле може разликовати било где. Међутим, из практичних разлога, многе најчешће коришћене континуиране расподеле имају својство да извод функције расподеле пружа одговарајућу функцију густине вероватноће.

НАПОМЕНА 3   Ситуације са подацима о променљивим у узорковању прихватања обухватају континуирану расподелу вероватноће.