Оценка - параметр - распределение
Cтраница 4
Общая постановка задачи оценивания надежности включает выбор наилучшей ( в некотором смысле) статистики т для оценки параметров распределения, построение преобразования г для расчета требуемого показателя, построение модели-свертки ц и разработку алгоритма, реализующего всю цепочку оценивания. [46]
В частности, при оценке параметров процессов условие несмещенности оказывается не столь существенным, как для оценок параметров распределений. Это связано с тем, что обычно в распоряжении исследователя имеется лишь небольшое число реализаций процесса, а чаще всего - только одна реализация, тогда как требование несмещенности особенно важно при многократном повторении эксперимента. При оценке параметров процессов на первый план выступают другие свойства оценок; в частности, сравнивать их целесообразнее по вторым моментам М2 ( а), а не по дисперсиям. [47]
 |
Оценки параметров нормального распределения величин поступлений и платежей. [48] |
Оказалось, что случайные величины имеют не только один и тот же закон распределения, но и приблизительно одинаковые оценки параметров распределений для каждой из случайных величин. [49]
Следует отметить, что использование дискретного геометрического распределения и его непрерывного аналога - экспоненциального - обеспечивает простоту оценки параметра распределения при небольшом объеме исходной информации и удобство чисто вычислительного характера. [50]
Вместе с тем нас интересуют не точность и надежность определения каждой отдельно взятой точки интегральной кривой распределения, а точность и надежность оценок параметров распределения ( которых в случае нормального распределения всего два), в свою очередь уже однозначно определяющих всю кривую распределения. Естественно предположить, что используя всю совокупность наблюдений, можно произвести непосредственную оценку параметров этой кривой с большей точностью и надежностью, чем оценку ординат отдельных точек, через которые кривая проходит. [51]
Другой пример задач, при которых могут пригодиться методы оптимизации, работоспособные в условиях помех, - это задачи, возникающие в статистике, в первую очередь задачи оценки параметров распределений. Пусть имеется случайная ( скалярная или векторная) величина, распределение Ft вероятностей которой ( полностью или частично) неизвестно. [52]
Страницы: 1 2 3 4