Ковариационная матрица
Cтраница 2
Ковариационная матрица оценки W / 3 выводится очевидным образом. [16]
Ковариационная матрица остальных элементов поля приведена в табл. 10, а в табл. 11 представлены коэффициенты взаимной корреляции элементов поля. [17]
Относительно ковариационной матрицы KeDeVt будем предполагать следующее: матрица V, известна, а значение дисперсии De может быть как известным, так и неизвестным. Если значение дисперсии неизвестно, то ставится задача - определить ее оценку на основе вектора многократных измерений. [18]
Ковариационную матрицу tt вычисляют по обычным правилам переноса ошибок для каждой экспериментальной точки на фазовой диаграмме. [19]
Ковариационной матрицей этого вектора является матрица K. [20]
Ковариационной матрицей величин g будет матрица а2 /, характерная для метода наименьших квадратов без учета весов. [21]
Если ковариационная матрица равна единичной, то можно считать, что вектор X представляет собой наблюдение, искаженное белым шумом. [22]
Если ковариационные матрицы классов не равны, мы стараемся установить искажения дискриминантных функций и уравнений классификации. Внутригрупповая ковариационная матрица служит оценкой общей ковариационной матрицы классов для генеральной совокупности, образованной выборками из нескольких классов. Если матрицы для всей генеральной совокупности не равны, матрицу W все еще можно вычислить, но она уже не будет способствовать упрощению различных формул. Следовательно, канонические дискриминантные функции не дадут максимального разделения классов и вероятности принадлежности к классам будут искажены. [23]
Метод ковариационных матриц позволяет различать органические соединения различного состава и строения. [24]
Выбор ковариационной матрицы S не влияет на асимптотические свойства оценки, но он важен, так как от этого выбора зависит качество аппроксимации, получаемой при предъявлении. [25]
Выбор ковариационной матрицы S не влияет на асимптотические свойства оценки, но он важен, так как от этого выбора зависит качество аппроксимации, получаемой при предъявлении; конечного числа объектов. [26]
Нахождение ковариационной матрицы Tk / k ошибки оценки для нелинейных алгоритмов вида (6.88) представляет большие трудности. [27]
Оценка ковариационных матриц погрешностей сечений выполнена применительно к групповым константам и основана на рассмотрении истории проведения оценки энергетического хода сечений; на рассмотрении применяемых экспериментальных методов и выявлении общих систематических погрешностей, свойственных этим методам; на сравнении различных оценок для наиболее надежного предсказания значений погрешностей. [28]
 |
Решение уравнения Ляпунова. [29] |
Получим ковариационную матрицу Р ( оо) для одного из ранее рассмотренных примеров. [30]
Страницы: 1 2 3 4