Cтраница 1
Получающиеся оценки довольно разноречивы ( ср. [1]
К сожалению, получающаяся оценка для 5Шд [5 ] недостаточно хороша для того, чтобы получить (10.5), и нам придется поступить иначе. [2]
Отметим, что получающаяся оценка у зависит только от Л, В, оценки у сверху и оценки ( Ъ0 - о) 1 сверху. Если имеются точки, где у - 0, то оценка, у от 60 - 0 не зависит. [3]
Можно проверить, что получающаяся оценка 8 является несмещенной. [4]
Здесь тоже надо иметь в виду, что получающиеся оценки очень завышены. [5]
Во-вторых, качество оценивания должно определяться значением математического ожидания квадрата отклонения получающихся оценок от ненаблюдаемых переменных. [6]
Интеграл в правой части снова, как при доказательстве леммы 14.1, разобьем на интегралы по промежуткам [ О, N ] и [ N, оо), оценим каждый интеграл в отдельности, а затем выберем такое N, при котором правая часть получающейся оценки принимает минимальное значение. [7]
Непосредственное экспериментальное определение светимости спектральной линии может быть выполнено при соблюдении ограничительных условий, рассмотренных в гл. Получающуюся оценку светимости можно затем использовать для определения Р Х и с помощью кривых роста, если только известен параметр формы линии а. В противном случае для однозначного определения Р Х ( см. разд. [8]
Уравнение ( 20) показывает, что для того, чтобы заставить р ( х) устремиться к р (), не нужно иметь бесконечное число выборок; при любом п достаточно только устремить Vn к нулю. Конечно, для конкретного множества п выборок получающаяся оценка, имеющая всплески, будет бесполезной. Этот факт подчеркивает необходимость рассмотрения дисперсии оценки. [9]
Таким образом, кинематический метод дает верхнюю оценку для несущей способности. Если число кинематических состояний конечно, то наименьшая из получающихся оценок представляет собою точную величину несущей способности. [10]
Следует иметь в виду, что иногда результаты оценки масел на некоторых типах дизелей не соответствуют оценке из: по методу ПЗВ. По-видимому, в этих случаях решающее значение имеет режим работы данного двигателя и его конструктивные особенности, в то время как для установки ПЗВ эти факторы во всех случаях испытания остаются неизменными. Зарубин и Виппер [354], уменьшив высоту подъема выхлопного клапана двигателя установки ПЗВ до 1 2 - 0 2 мм и увеличив торцовый зазор между кольцом и стенкой канавки до 0 18 - 0 1 мм при сохранении всех остальных параметров испытания, добились хорошего соответствия получающейся оценки с результатами одновременных испытаний масел на форсированных судовых, тепловозных и других типах дизелей. Испытания присадок по старой и новой методике ПЗВ показали, что некоторые из них сохраняют хорошие моющие свойства в жестких условиях испытания, другие же в таких условиях их утрачивают. [11]
Нормальная выборка может быть загрязнена существенными ошибками технического характера, допущенными при регистрации наблюдений. При обработке данных эти выбросы желательно идентифицировать и далее можно просто игнорировать. Во втором, принципиально важном, случае мы имеем приближенно нормальное распределение с примесью другого распределения, имеющего несколько отличное среднее и большее рассеивание. Такие случаи возникают при определении нормы в экономике, социальных исследованиях, медицине. Здесь уже не удается трактовать засорение как выброс, так как данные, регистрируемые у части выборки, отличаются подчас не столько изменением пределов возможных значений переменных, сколько изменением частоты отклонений от центральной тенденции нормы. Ситуация еще более усложняется тем, что здесь обычны засорения несимметричные. Аналогично начавшаяся болезнь сдвигает физиологические показатели пациента в каком-то одном направление Выбор способа параметризации в этих случаях существенно зависит от цели исследования: надо ли описать всю имеющуюся популяцию или надо описать только ее центральное ядро, представляющее норму, по возможности сняв эффект засорения. Поэтому при изучении различных способов введения параметров сдвига и шкалы внимание приходится обращать на простоту интерпретации получающихся оценок, возможность их настройки на решение стоящей перед исследователем задачи и выборочные статистические свойства оценок не только в г чучае гауссовского распределения, но и для широкого сне /: туа моделей загрязнения нормальной выборки. Наконец, немал о роль играет простота технической реализации оценок, особенно в многомерном случае. [12]