Оценка - параметр - распределение
Cтраница 2
Предложенный выше метод оценки параметров распределений, как указывалось ранее, часто приводит к состоятельным оценкам. Однако это еще не говорит о том, насколько эти оценки хороши при небольших значениях п и нет ли лучших оценок. [16]
Равенство (4.74) дает оценку параметра распределения х0 при помощи доверительного интервала. Длина доверительного интервала, равная 2х7 может быть сделана любой, так как х произвольно. Можно, очевидно, решать и обратную задачу - задавать надежность ( часто ее задают равной 0 95, 0 99 или 0 999) и находить доверительный интервал, в котором с данной надежностью заключен параметр распределения. [17]
 |
Оценка параметров распределения интервалов УКПТ-2. [18] |
В табл. 7.5 приведены оценки параметров распределения каждого интервала УКПГ-2 согласно функции Максвелла. [19]
В табл. 1.5 приведены оценки параметров распределения каждого интервала УКПГ-2 согласно функции Максвелла. [20]
Метод квантилей используется для оценки параметров распределения аналогично методу моментов, но в отличие от последнего позволяет определять параметры распределения не только при полной выборке оцениваемых объектов, но и в случае усеченной выборки. По этому методу эмпирические квантили приравнивают к квантилям теоретического закона и составляют столько уравнений, сколько параметров выбранного распределения необходимо определить. [21]
Еще один метод нахождения оценок параметров распределений - метод минимума / 3 мы изложим в § 8.3 в связи с задачами оценивания законов распределения. [22]
Вторым общим методом нахождения оценок параметров распределений является метод моментов. Этот метод основан на определении неизвестных параметров из уравнений, получаемых приравниванием экспериментально найденных оценок моментов теоретическим значениям соответствующих моментов, зависящим от неизвестных параметров. Так, например, если плотность f ( x 0) наблюдаемой случайной величины X зависит от неизвестного r - мерного векторного параметра 0, то для нахождения оценки этого параметра приравнивают оценки каких-нибудь г моментов величины X соответствующим теоретическим моментам. [23]
Правильное округление результатов расчета оценок параметров распределения погрешностей особенно важно при использовании ЭВМ или электронного калькулятора, так как машина выдает их с заранее заданной разрядностью ( 5 или 9 десятичных знаков) и они гипнотизируют своей кажущейся точностью. Однако исходными данными, как правило, являются или малая выборка наблюдений, или нормируемые значения погрешностей с одной-двумя значащими цифрами. Поэтому при любых расчетах следует всегда находить погрешности полученной оценки и оставлять в округленном результате лишь 1 - 2 недостоверных десятичных знака. Однако при оценке погрешности может оказаться недостоверной даже первая значащая цифра. В этом случае приходится учитывать следующее обстоятельство. [24]
Ниже приводится более точный метод оценки параметров распределения, заключающийся в том, что при расчете используются осред-ненные ординаты С-кривой распределения при заданном пределе интегрирования. [25]
Вторым общим методом - нахождения оценок параметров распределений является метод моментов. Этот метод основан на определении неизвестных параметров из уравнений, получаемых приравниванием экспериментально найденных оценок моментов теоретическим значениям соответствующих моментов, зависящим от неизвестных параметров. Так, например, если плотность / ( л: 9) наблюдаемой случайной величины X зависит от неизвестного r - мерного векторного параметра 6, то для нахождения оценки этого параметра приравнивают оценки каких-нибудь г моментов величины X соответствующим теоретическим моментам. [26]
В стандарте приведены способы нахождения оценок параметров распределения Вейбулла для случаев, когда известно значение одного или двух параметров, когда все три параметра неизвестны. Для случая, когда известно значение параметра сдвига, дан метод нахождения доверительных границ остальных параметров. [27]
Ниже приводится более точный метод оценки параметров распределения, заключающийся в том, что при расчете используются осред-ненные ординаты С-кривой распределения при заданном пределе интегрирования. [28]
Для этого устанавливается зависимость между оценкой параметра распределения значений контролируемого параметра изделий ( выборочное среднее и др.) и технологическим параметром. Приведение технологической операции в состояние непосредственной корректировки осуществляется путем выбора контролируемого параметра изделий [1] на основе анализа процессов, происходящих при выполнении операции. [29]
В литературе указан графический метод поиска оценки параметров распределения Вейбулла. [30]
Страницы: 1 2 3 4