Информационная матрица - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 3
Экспериментальный кролик может позволить себе практически все. Законы Мерфи (еще...)

Информационная матрица

Cтраница 3


Найти входную и выходную информационные матрицы, удовлетворяющие заданному уравнению.  [31]

В дальнейшем планы, информационные матрицы которых невырождены, будем называть невырожденными планами.  [32]

Для любого плана 8 информационная матрица Ж ( е) - симметричная, положительно полуопределенная.  [33]

Согласно терминологии МНК, информационная матрица М называется также матрицей системы нормальных уравнений.  [34]

При планировании первого порядка информационная матрица ПФЭ обладает простотой расчетных формул коэффициентов полинома, а также их одинаковой и минимальной дисперсией. При планировании второго порядка первое и второе свойства противоречивы.  [35]

Если для любого блока информационной матрицы р - 4, то очевидно, что этот блок будет вырожденным и обращение этого блока будет невозможным.  [36]

При этом если определитель информационной матрицы detM / fj / незначительно отличается от det М / 6г /, то для определения оценок коэффициентов новой модели могут быть использованы точки плана и, соответственно, данные уже проведенного эксперимента. Так как процедура построения 5D - оптимальных планов не требует знания выходной величины, все этапы могут быть спланированы до начала опытов.  [37]

Здесь УН - подматрица информационной матрицы Аоп, соответствующая I известным параметрам.  [38]

X, то множество информационных матриц ЗЭТ компактно.  [39]

Здесь Уи - подматрица информационной матрицы Аоп, соответствующая I известным параметрам.  [40]

Реализуемость плана D с нормированной информационной матрицей вида (10.7.6) вытекает из следующих соображений. По теореме 4.3.2 точками Z - оптимального плана могут быть лишь такие точки, в которых d ( D, х) достигает максимума.  [41]

А п ], - информационная матрица, соответствующая г-му отклику.  [42]

ХГХ) - так называемая информационная матрица или матрица моментов; ( ХГХ) - 1 - ковариационная матрица. Поэтому необходимо заранее рассчитать выборочные коэффициенты корреляции между независимыми факторами. Если два фактора сильно коррелированы, один из них исключается из рассмотрения.  [43]

При планировании второго порядка и выше информационная матрица уже не является диагональной.  [44]

Для вывода еще одного свойства информационных матриц потребуются приведенные ниже сведения из выпуклого анализа.  [45]



Страницы:      1    2    3    4