Оценивание - параметр
Cтраница 2
Точность оценивания параметра теплопотребления связана с экономией материальных ресурсов. [16]
 |
Зависимость погрешности результата коррекции от параметра регуляризации. [17] |
Основы оценивания параметров случайных процессов были кратко изложены в гл. Однако приведенные в § 4.4 классические оценки математического ожидания, дисперсии и корреляционной функции процесса составляют лишь небольшую часть современных методов обработки данных, которые многочисленны и разнообразны. [18]
При оценивании параметров базисного сигнала по щей выборке методами максимального правдоподобия ционность достигается расширением выборки по сравнению с выборками, по которым принимается решение о пике. [19]
И лишь оценивание параметров квадратичных форм функции общей полезности делает задачу более сложной, поскольку возникает необходимость построения системы уравнений, аналогичной (11.7.4) за ряд лет, и оценивание параметров этих уравнений по методу наименьших квадратов ( методу максимального правдоподобия) и иным двух - и трехшаговым вычислительным процедурам. И хотя показанный метод обладает рядом существенных недостатков, его сравнительная простота делает его широкоиспользуемым [129.242] в прикладных статистических исследованиях. [20]
Если методы оценивания параметров и расчета регуляторов распространить на модели нелинейных объектов управления, особенно при сохранении линейности относительно параметров, то адаптивное управление с подстройкой параметров будет также применимо к явно выраженным нелинейным объектам управления. [21]
Существуют примеры оценивания параметров и нелинейных моделей случайных процессов, но, как отмечается в работе [71], результаты моделирования интерпретируются с большим трудом. [22]
Кроме задачи оценивания параметров в ее традиционной постановке, для случайных процессов характерна также задача оценивания случайного значения процесса в заданный момент времени по его значениям в другие моменты; иногда его называют оцениванием случайного сигнала. Эта задача широко разрабатывается в теории случайных процессов и ее прикладных разделах в нескольких вариантах: задачи интерполяции, экстраполяции и фильтрации. В основном она решена для стационарных процессов, а также для важнейших классов нестационарных процессов. К ней близки также задачи восстановления сигналов при динамических измерениях. [23]
Изложенный метод оценивания параметров при помощи доверительных интервалов используется в теории ошибок. [24]
Каждый способ оценивания параметров сдвига и масштаба приводит к определенной параметризации распределений. Обсудим здесь различные способы оценивания. [25]
Приводится методика оценивания параметров элементов динамической системы промышленного робота по результатам автоматизированного эксперимента. [26]
Применяется при оценивании параметров эконометрических моделей. [27]
Разумеется, метод оценивания параметров, который дает равные веса ошибкам в s - области, не гарантирует равные веса ошибок во временной области. [28]
В современной теории оценивания параметров большое место занимают исследования по количеству информации, содержащейся в оценке. [29]
При решении задачи оценивания параметров состояния линейной МС по данным процессов на входе и выходе ( случай а) и ( t) О, R [ q ( i) l0 предлагается использовать трехэтапный метод наименьших квадратов. [30]
Страницы: 1 2 3 4