Оценка - соответствующий параметр
Cтраница 1
 |
Структурная схема двухконтурной системы регулирования с пропорциональным регулятором частоты вращения. [1] |
Оценка соответствующих параметров будет дана ниже. [2]
В столбце Coefficient находятся значения оценок соответствующих параметров регрессии, в столбце Std. [3]
Выбор фильтрационных моделей пористой среды и оценка соответствующих параметров проводятся на основе данных гидродинамических исследований. [4]
Для v-мерных совокупностей эмпирические сводный и частные коэффициенты корреляции и коэффициенты регрессии получаются из выборочных моментов lij по формулам, аналогичным формулам ( 18.4 - 35) - ( 18.4 - 38), и служат для оценки соответствующих параметров генеральной совокупности. [5]
Для v-мерных совокупностей эмпирические сводный и частные коэффициенты корреляции и коэффициенты регрессии получаются из выборочных моментов It / по формулам, аналогичным формулам ( 18.4 - 35) - ( 18.4 - 38), и служат для оценки соответствующих параметров генеральной совокупности. [6]
Обращаем внимание на то, что коэффициенты влияния, приведенные в формулах, в случае нелинейной функции F зависят от значений величин Xs. Коэффициенты влияния определяются подстановкой в выражение частных производных оценок соответствующих параметров. Следовательно, коэффициенты влияния определены неточно, так как мы пользуемся их оценками, что является дополнительным источником погрешности. При экспериментальном определении коэффициентов влияния также возникает погрешность их определения. [7]
В заключение следует сказать несколько слов относительно точного определения членов и общих способов их оценки. Каждый член характеризует относительное положение сторон и численно равен разности оценок соответствующего параметра для каждой стороны. Изменение знака на обратный соответствует, очевидно, смене сторон. Из соображений обеспечения симметрии оценки для каждой из сторон вычисляются в соответствующие моменты времени. Рассмотрим, например, параметр, который меняется после каждого хода одной из сторон. Оценка этого параметра для черных дается после хода черных, а оценка для белых - только после хода белых. При просмотре вариантов эти индивидуальные оценки даются после каждого хода и сохраняются в памяти для последующих сравнений. Когда требуется дать оценку позиции, программа вычисляет разности между индивидуальными оценками на последнем и предпоследнем ходах. [8]
Методики аппроксимации функций распределения погрешностей, описанные в [33; 51; 52], обладают одной общей особенностью - для их практического применения необходимо знать помимо некоторых качественных признаков реального закона распределения, числовые значения определенных параметров реальных функций распределения. Это ограничивает возможности практического применения этих методик такими областями, где не только доступны оценки соответствующих параметров, но и имеется информация об их стабильности в течение всех процессов измерений, погрешности которых должны быть определены. Реальные условия проведения технических измерений таковы, что на их погрешности влияют и нестабильности свойств применяемых средств измерений и нестабильности окружающих условий и режимов работы объектов измерений. [9]
 |
Зависимость V и С при выполнении анализов черных металлов различными методами. [10] |
Сначала обсудим, наблюдается ли различие в реально обеспечиваемой точности определений разных элементов одним и тем же методом в одной и той же группе веществ, близких по их сложности, как объектов анализа. Обобщение данных, относящихся к неорганическим веществам, позволяет заключить, что подобные различия в большинстве случаев несущественны, или если и заметны, то оценки соответствующих параметров ( например, коэффициентов вариации) отличаются не более чем в 1 5 раза. Эта закономерность отмечалась во многих публикациях, посвященных изучению реально обеспечиваемой точности. [11]
Очевидно, что любое числовое значение характеристики случайной величины, вычисленное на основании ограниченного числа испытаний, само будет случайной величиной. Это значение называется оценкой параметра. Методы математической статистики позволяют с определенной вероятностью сделать выводы относительно параметров распределения в генеральной совокупности по результатам исследования выборочной совокупности малого объема. Статистическая теория дает возможность по статистическим параметрам выборки сделать оценку соответствующих параметров генеральной совокупности. [12]
Сущность метода моментов состоит в следующем. Известно, что параметры функций распределения в большинстве случаев выражаются через начальные или центральные моменты. Обычно берут столько моментов, сколько параметров входит в функцию распределения. По опытным данным вычисляют эмпирические моменты, приравнивают их теоретическим моментам, а затем, решая систему уравнений, связывающую параметры и моменты, получают оценки соответствующих параметров. [13]
Сущность метода моментов состоит в следующем. Известно, что параметры функций распределения в большинстве случаев выражаются через начальные или центральные моменты. Обычно берут столько моментов, сколько параметров входит в функцию - распределения. По опытным данным вычисляют эмпирические моменты, приравнивают их теоретическим моментам, а затем, решая систему уравнений, связывающую параметры и моменты, получают оценки соответствующих параметров. [14]
Страницы: 1