Оценка - среднее
Cтраница 1
 |
Свойства алгорнтмов оценнвания при нормальном законе распределения вероятностей.| Асимптотическая эффективность оценивания среднего. [1] |
Оценка среднего для закона Коши по алгоритму х е 0 5 X ( хтах xmin) также не является состоятельной. [2]
Оценка среднего квад ратйческого отклонения smfl y получается после проведения каждого цикла ( блока), но не следует отбрасывать предшествующие оценки и использовать только последнюю. [3]
Оценками среднего ц служат также выборочное среднее и выборочная медиана. [4]
Непараметрической оценкой среднего по выборке служит медиана, а оценка дисперсии - размах. Однако непараметрические критерии также не лишены недостатков. Например, они почти не разработаны для многомерных совокупностей и поэтому не ясно, как ранжировать многомерные наблюдения. [5]
Для оценки среднего арифметического X при малом числе испытаний задаются обычно допустимой ошибкой е ( в большинстве случаев ее принимают 0 05) и оценивают доверительную вероятность Рдоп, при которой значение генеральной средней. [6]
Для оценки среднего с необходимой точностью часто бывает достаточно меньшее число данных. [7]
Рассмотрим дискретные оценки среднего и корреляционной функции стационарного эргодического случайного процесса X ( t), получаемые по отсчетам реализаций x ( t) и z ( t) x ( t x ( t - т) соответственно длительностью T - NAt Ni & ti, где At - интервал отсчетов; N 1 - N - число этих отсчетов; Ati - интервал выборки; Ni l - - NiN & t / AtlNlq - объем выборки; qAU / At - целочисленный параметр, характеризующий соотношение между интервалом отсчетов и интервалом выборки или степень разрежения отсчетов при усреднении. [8]
Для оценки ожидаемого среднего эффекта теория статистических решений предлагает в качестве критерия применять математическое ожидание. [9]
К непараметрическим оценкам среднего относятся также линейные комбинации порядковых статистик xi или выборочных квантилей. [10]
В этом случае оценка среднего упрощается, поскольку мы можем воспользоваться квантилями нормального распределения. [11]
Использование диапазона для оценки среднего квадратического требует предположения о виде распределения. Нормы предусматривают только тот случай, когда предполагается, что распределение подчиняется закону Гаусса. [12]
Использование в качестве оценок среднего, медианы и моды. [13]
Рекуррентная схема расчета оценки среднего с немедленным использованием каждого введенного отсчета становится очевидной из следующих соотношений. [14]
Как и для оценок среднего, при медленном изменении функции ф ( х, t) по сравнению с изменением низкочастотных составляющих pl ( x /, t она может быть отделена от случайной составляющей путем фильтрации единичной реализации. Полученные таким образом оценки среднего значения квадрата будут смещены, и к ним полностью применимы замечания, данные выше в связи с оценкой средней величины случайного аддитивно процесса на основании единичной реализации. [15]
Страницы: 1 2 3 4