Метода - оценка - параметр
Cтраница 1
Методы оценки параметра mh с использованием кривых восстановления забойного давления, близкие по идее к отмеченным выше, рассматриваются также в ряде зарубежных работ. [1]
Методы оценки параметров являются частным случаем методов идентификации [17, 63] при известной структуре уравнений модели. Временные характеристики и свойства химических производств таковы, что обычно можно ограничиться статической моделью, задаваемой в виде системы линейных алгебраических уравнений. При этом предполагается, что параметры модели подвержены изменениям двух видов: медленному дрейфу параметров, связанному с постепенным изменением характеристик агрегатов, и скачкообразному изменению, возникающему при переключении оборудования. В пользу такого предположения говорит следующее. [2]
Методы оценки параметров пластов и флюидов ( предельных перепада и градиента давления) залежей вязкопластичных нефтей достаточно хорошо обоснованы теоретически и апробированы практикой промысловых исследований в работах А. [3]
 |
Распределение для малых выборок ( распределение Стьюдента.| Распределение Стьюдента. [4] |
Методы оценки параметров статистической совокупности по данным, полученным из партии малого объема, в том числе и распределение (3.14), были разработаны английским математиком Карлом Госсетом в 1908 г. Однако он работал в частной фирме и по условиям контракта не мог их открыто высказывать, поэтому вынужден был публиковать свои работы под псевдонимом Стьюдент, т.е. студент. Под таким названием распределение (3.14) известно и в настоящее время. [5]
Рассмотрим метод оценки параметров дифференциальных уравнений с помощью минимизации интеграла невязки на примере уравнения второго порядка [ ЭО ], которыми, например, описываются процессы при регулировании давления газа. [6]
В рассмотренных выше методах оценки параметров нелинейных моделей совсем не использовалась априорная ( известная до эксперимента) информация о параметрах, которой во многих случаях располагает исследователь. Дело в том, что практически всегда еще до постановки эксперимента исследователь имеет некоторое представление о числовых значениях параметров модели. В частности, исходя из физического смысла изучаемого процесса, он может заранее исключить значения ряда параметров как невозможные, либо установить предпочтительность одних числовых значений параметров перед другими. [7]
В настоящее время используется три основных метода оценки параметров кинетической модели [107, 118]: 1) метод наименьших квадратов ( МНК); 2) метод максимального правдоподобия ( ММП); 3) метод оценки на основе теоремы Байеса. [8]
Особенностью этого стандарта является то, что в нем стандартизуются методы оценки параметров случайного процесса по его реализациям. [9]
В главах XI, XII и XIII рассматриваются методы определения этих исходных данных, необходимых при анализе разработки, а именно, методы оценки параметров пластов и несовершенства скважин по кривым восстановления давления и по картам изобар, методы определения средних пластовых давлений и построения карт изобар при различных режимах эксплуатации нефтяных залежей. [10]
При работе над книгой Крамер ограничил свою программу изложением и математическим обоснованием сложившихся разделов математической статистики; в частности, рассматриваемые Крамером методы оценки параметров и проверки гипотез основаны на предположении, что объем выборки фиксирован заранее. [11]
Конкретные формы полуэмпирических уравнений, описывающих концентрационную и температурную зависимость коэффициентов активности, рассматриваются в разд. Методы оценки параметров этих уравнений по экспериментальным данным о фазовых равновесиях кратко излагаются в разд. [12]
Из этого анализа следует, что, по мнению автора, основная причина, приводящая к желобообразованию - искривление и перегиб скважины. Приводятся методы оценки параметров желобов и аналитические выражения для расчета глубины желоба. Кроме проработок, желоба характеризуются также систематическими затяжками и посадками в интервале перегиба, которые постепенно становятся все более сильными, поэтому на их ликвидацию затрачивается много времени. [13]
Наилучшую количественную информацию относительно параметров трещин дают прямые наблюдения в обнажениях и на кернах, полученных при бурении скважин. Обсуждаются методы оценки параметров трещин и результаты обработки информации, представляемые в виде различных сопоставлений: статистических ( гистограммы и стереограммы), геометрических ( стереограммы и схематические модели) и др. Приведен ряд примеров обработки данных. [14]
Другой недостаток моделей векторной авторегрессии - необходимость принятия решения относительно величины лага, адекватных методов оценки параметров модели, поскольку обычный МНК, как было показано выше, чаще всего неприменим при оценке параметров моделей с распределенным лагом и тем более неприменим для оценки параметров моделей авторегрессии. Поэтому методы оценки параметров моделей VAR очень громоздки, и в настоящее время далеко не все статистические пакеты прикладных программ имеют эту функцию. Однако в целом модели VAR потенциально значительно проще структурных моделей. [15]
Страницы: 1 2