Доверительная область

Cтраница 1

Доверительная область (6.38) представляет собой множество внутренних точек этого случайного эллипсоида. [1]

Доверительная область для матрицы д в случае векторной величины Y определяется сложно, и удобных для практического применения результатов при этом получить не удается. [2]

Псевдооценки параметров в и 0j. [3]

Доверительная область для б л и вг, найденная методом поочередной оценки приближений искомого параметра, представлена как область внутри пунктирной кривой. Эта доверительная область эллиптична. Из рис. 2.5, в частности, следует, что хотя доверительные области для 0j и в2 заметно отличаются, их индивидуальные доверительные интервалы практически совпадают. [4]

Доверительная область ( 38) представляет собой множество внутренних точек этого случайного эллипсоида. [5]

Доверительная область для матрицы g в случае векторной величины Y определяется сложно, и удобных для практического применения результатов при этом получить не удается. [6]

Построенная доверительная область для MX ( Y) ( см. рис. 13.2) определяет местоположение модельной линии регрессии ( т.е. условного математического ожидания), но не отдельных возможных значений зависимой переменной, которые отклоняются от средней. [7]

Оценка линии регрессии Y Ь Ь, ( х - х с доверительными интервалами для у.| Замкнутые приближенные 95 % - ные доверительные области для двух нелинейных моделей, имеющих соответствующие наборы коэффициентов. [8]

Вытянутая и узкая доверительная область, отвечающая, например, верхней модели на рис. 5.4, указывает на то, что величины параметров сильно коррелированы друг с другом, а значит, и эксперимент был спланирован неудачно. При такой корреляции найденные оценки параметров могут быть ошибочными, но при этом компенсировать друг друга, так что модель окажется все же вполне удовлетворительной. [9]

Эта прямоугольная доверительная область показана на рис. 6.4 штриховой линией. [10]

Эта прямоугольная доверительная область показана на рис. 29 пунктиром. [11]

Задаче построения доверительных областей для параметров распределений родственна задача проверки гипотез об этих параметрах. [12]

О построении доверительной области для плотности распределения случайной величины / Докл. [13]

Проекция наиболее низкой точки пересечения К двух доверительных областей на пло. [14]

Он строит доверительную область вдоль нормальной траектории в соответствии с нуль-гипотезой и вторую доверительную область вдоль траектории, найденной с помощью фильтра Калмана обработкой текущих измерений. Если эти две доверительные области различаются, не подтверждая тем самым нуль-гипотезу, то имеет место неполадка. [15]

Страницы: 1 2 3 4