Page 351 - 4196

нецентрального розподілу випадкової величини F  1  2   a

в центральний розподіл випадкової величини F   0 , Z
 
1 2
- процентна точка якого дорівнює
Z   1 F k  1   a , (6.64)
де
 2
 1   1  a   1   a 2 ,
F  F  ;Q  1 ,  2 .
k
Тоді похибка другого роду дорівнює
  F  
  1    G 1 k ;  ,  , 0 ,
  1 2 

 1  a 
звідки
  F 

   1  G  1 k ;  ,  , 0 , (6.65)

1
2

 1  a 
де .G - функція центрального розподілу F - відношен-
ня.

2
3 Визначення надійності виявлення через  - ста-
тистику і параметр нецентральності a
Припустимо, що  1 ,...,  і  1 ,...,   2 - взаємно не-

1
2
залежні нормальні випадкові величини з дисперсіями 
і
1  1 2 2 1  2 2 2
  i     ;a   j     0 ,
 2 i 1 1  2 i 1 2
1  1 2
де  M  i  - параметр нецентральності,
 2 i 1
M  1  ...  M   2  0 .

Тоді випадкова величина

351