Интервальная оценка - параметр
Cтраница 1
Интервальная оценка параметров дается формулами a ea; 6 еь, где ва is0 и ег, tsb. [1]
Интервальные оценки параметров в корреляционном, регрессионном, дисперсионном анализе приведены в соответствующих разделах. [2]
 |
Матрица дробного. [3] |
Интервальные оценки параметров позволяют оценить доверительные пределы, в которых лежит точечная оценка с определенной доверительной вероятностью. [4]
Чем отличается интервальная оценка параметров закона распределения от точечной. [5]
Нижняя и верхняя интервальные оценки параметра потока отказов при доверительной вероятности 0 9 определены для каждого вариационного ряда по отдельным заводам. Оценки параметра потока отказов иллюстрируются на рисунке. [6]
Соотношения (2.80) используются для построения интервальных оценок параметров в нелинейных моделях. [7]
Возможны три вида задач, использующих интервальные оценки параметра. [8]
Наряду с точечными оценками широкое применение находят интервальные оценки параметров. [9]
Чтобы получить представление о точности и надежности оценки 9 параметра 9, используют интервальную оценку параметра. [10]
При выборе доверительной вероятности нужно учесть, что более строгой ( осторожной) оценкой при отбраковке результатов измерений будет меньшая доверительная вероятность, в данном случае 0 9545, а при интервальной оценке параметра более надежным ( строгим) - интервал, соответствующий большей доверительной вероятности. [11]
Наряду с точечными оценками представляют интерес также интервальные оценки. Интервальная оценка параметра a генеральной совокупности определяет вероятность Y ( коэфф. [12]
Наряду с точечными оценками представляют интерес также интервальные о ц е н к и. Интервальная оценка параметра a генеральной совокупности определяет вероятность у ( коэфф. [13]
Точнее говоря, неравенства ( 9) в экспериментах не выполняются только с малой вероятностью, равной 1 - ра. Построенная интервальная оценка параметра О все же неудобна, так как содержит величину 0, которая сама может быть неизвестной. [14]
Кроме основных распределений, часто встречающихся на практике, существуют вспомогательные распределения. Они необычайно ценны при проверке гипотез и проведении интервальных оценок параметров распределений. [15]
Страницы: 1 2