Оценка - плотность - вероятность
Cтраница 1
Оценка плотности вероятности не может быть получена столь же легко. [1]
Задача оценки плотности вероятности по имеющимся данным имеет давнюю историю в математической статистике. [2]
 |
Структурная схема аналогового измерителя функции распределения и плотности вероятности. [3] |
Для получения оценки плотности вероятности на оба входных устройства ВхУ и ВхУ2 подают реализацию исследуемого сигнала; после масштабного преобразования она поступает на входы 1 сравнивающих устройств СУ. Одновременно на входы 2 поступают напряжения от устройства установки порога сравнения У ПС на уровне X и Х ДХ. [4]
 |
Статистический анализатор. [5] |
Для получения графика оценки плотности вероятности необходимо выполнить измерения на многих уровнях при неизменном ДЛ. [6]
 |
Статистический анализатор. [7] |
Для получения графика оценки плотности вероятности необходимо выполнить измерения иа многих уровнях при неизменном ДХ. [8]
Другой подход к оценке плотности вероятности основан на так называемых ядерных оценках. Можно рассуждать так: тот факт, что наблюдение расположено в данной точке пространства, свидетельствует о том, что в этой точке имеется некоторая плотность вероятности. Кластеры из близко лежащих точек указывают на то, что в этом месте плотность вероятности большая. Вблизи наблюдения имеется большее доверие к уровню плотности, а по мере отдаления от него доверие убывает и стремится к нулю. В методе ядерных оценок в точке, соответствующей каждому наблюдению, помещается некоторая простая функция, затем все они складываются и в результате получается оценка для общей плотности вероятности. Если обучающих примеров достаточное количество, то такой метод дает достаточно хорошее приближение к истинной плотности вероятности. [9]
На первый взгляд, оценка плотности вероятности будущей доходности вполне разумна, если бы не то обстоятельство, что соответствующий разброс цен через год лежит в очень широких пределах. Сравните рис. 19.5 с рис. 19.4. Ожидаемые цены через год ( самая пологая кривая) - от 1.5 до 7.5 руб. за бумагу - почти равновероятны. Прогноз на квартал ( толстая кривая) сильно ограничивает наиболее вероятный разброс котировок. [11]
Ах и определяют по оценке плотности вероятности р [ хг X ( t) ( х1 А) ], полученной при помощи дифференциального анализатора или при помощи двух устройств сравнения и двух счетчиков импульсов. [12]
 |
Выявление нелинейной составляющей функции у 1 Ох зш ( л / / после вычитания линейной зависимости у 1. ( Здесь г - гауссовый случайный шум. [13] |
Эти числа заполнения используются для оценки плотности вероятности распределения примеров по ячейкам. [14]
 |
Структурная схема измерителя мгновенного значения величины по известной кривой распределения величины Р ( X ( t дг. [15] |
Страницы: 1 2 3