Cтраница 1
Точечное оценивание заключается в выборе ф-цви fljv () t значение к-рой при заданном х можно использовать вместо параметра а в качестве его приближенного значения. Очевидно, что можно предложить много оценок, поэтому необходимо изучить следующие осн. [1]
Недостатки точечного оценивания компенсирует интервальная оценка, представляющая интервал возможных значений и вероятность того, что он накрывает оцениваемую величину. [2]
В случае точечного оценивания иногда пользуются векторными, а не только скалярными функциями потерь. [3]
Наряду с точечным оцениванием неизвестных параметров распределений в математической статистике используется оценивание с помощью доверительных интервалов или ( в случае векторного параметра) доверительных множеств. [4]
О корректности задачи статистического точечного оценивания / Теория вероятн. [5]
О корректности задачи статистического точечного оценивания / / Теория вероятн. [6]
О корректности задачи статистического точечного оценивания / Теория вероятн. [7]
Методы применимы для точечного оценивания параметров сигналов, наблюдаемых в условиях действия шумов и помех при априорной неопределенности сигнально-помеховой обстановки и обеспечивают минимальную погрешность оценки при любых изменениях параметров сигнала и помех. [8]
При решении задачи точечного оценивания показателя надежности по выборке наработок используется одноуровневая модель - аналитическое выражение значения показателя надежности через значения параметров распределения наработки до отказа. [9]
А), задача статистического точечного оценивания без дополнительной априорной информации некорректна. Для слабых метрик, выражающихся через функции распределения, картина меняется существенно. [10]
Многие учебники разделяют эту задачу на точечное оценивание, интервальное оценивание и проверку гипотез. [11]
Максимальным семейством, для которого задача статистического точечного оценивания может иметь смысл в сильной метрике, является подсовокупностью всех доминированных мер, в частности подсовокупность всех распределений вероятностей на вещественной прямой или единичном отрезке, имеющих плотность. Для таких подсовокупностей универсальное состоятельное решающее правило не может быть равномерно состоятельным. Однако для более узких априорных семейств Р законов те же решающие процедуры могут приводить к равномерно убывающему на всем семействе Р риску. [12]
Таким образом, некорректность стандартной задачи статистического точечного оценивания не слишком сильна. [13]
Нахождение оценок статистических характеристик обычно называют точечным оцениванием, а нахождение доверительных интервалов - интервальным оцениванием. [14]
Требование обоснованности применительно к методам решения задачи точечного оценивания конкретизируется как требование сильной состоятельности или состоятельности в смысле Фишера, если оценка показателя надежности выражается через эмпирическую функцию распределения. Весьма желательным является свойство несмещенности, особенно в задачах накопления данных и использования точечных оценок при решении задач интервального оценивания. [15]