Оценка - неизвестный параметр
Cтраница 3
Метод максимального правдоподобия является одним из наиболее эффективных методов оценки неизвестных параметров. [31]
Пусть найденная по данным выборки статистическая характеристика в служит оценкой неизвестного параметра в. [32]
 |
Определение погрешности отсчета, вызванной параллаксом.| Типы стрелок-указателей стрелочных измерительных приборов. [33] |
ОЦЕНКИ СТАТИСТИЧЕСКИЕ - функции от случайных величин, применяемые для оценки неизвестных параметров теоретич. [34]
ОЦЕНКА СТАТИСТИЧЕСКАЯ - функция от случайных величин, применяемая для оценки неизвестных параметров теоретич. Хп - независимые одинаково нормально распределенные случайные величины ( результаты равноточных измерений, подверженных независимым нормально распределенным случайным ошибкам), то в качестве О. [35]
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА, функция от результатов наблюдений, применяемая для оценки неизвестных параметров распределения вероятностей изучаемых случайных величин. [36]
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА - функция от случайных величин, применяемая для оценки неизвестных параметров распределения вероятностей. [37]
В качестве задач регрессии могут рассмат - риваться как задача оценки неизвестных параметров а, о2, если известно, что справедливо ( 1), ( 2), так и задача проверки самой гипотезы о том, что представление ( 1), ( 2) имеет место. Термин выборка мы здесь используем уже в более широком, чем прежде, смысле, обозначая им набор результатов наблюдений, не обязательно имеющих одинаковую природу. Кроме того, напомним, что первая из двух выборок X и У может быть неслучайной. Матрицу X называют иногда регрес-сором, а вектор У - откликом. [38]
В приведенных выше примерах крайние порядковые статистики выступают в качестве оценок неизвестного параметра, который определяет крайнюю точку носителя распределения вероятностей выборки. [39]
Метод максимального правдоподобия состоит в том, что в качестве оценки неизвестного параметра а выбирается такое значение, которое максимизирует функцию правдоподобия. [40]
 |
График функции мощности n ( ii для уровня значимости а 0 05.| Сравнение двух нормальных распределений. [41] |
Поскольку гипотезы Н0 и Hi не полностью определяют параметры, для оценки неизвестных параметров используется метод максимального правдоподобия. [42]
Для выборочной совокупности большого объема ( / z 30 50) оценка неизвестных параметров функции ( I) может быть осуществлена методом моментов. [43]
Матрица ( X WY) рассмотрена в § 4.6; р - вектор оценок неизвестных параметров. [44]
Матрица ( X WY) рассмотрена в § 4.6; Д - вектор оценок неизвестных параметров. [45]
Страницы: 1 2 3 4