Смещенная оценка

Cтраница 2

Оптимизация с критерием (7.392) приводит к смещенной оценке оптимума: соотношение выпускаемой продукции изменяется в сторону увеличения выпуска продукта с более дешевой эксергией. [16]

В этом случае форвардные цены являются смещенной оценкой прогнозируемых будущих цеп, что, однако, не противоречит гипотезе эффективности рынка. Популярной стратегией такого типа является стратегия, называемая фильтром. Теперь опорной отметкой становится pt, и процесс повторяется. Таким образом, мы продолжаем покупать, пока цены падают, и продолжаем продавать, пока цсньт растут. Если рынок эффективен, такая стратегия не может давать чрезмерную прибыль на протяжении длительного периода. Под чрезмерной подразумевается прибыль, превосходящая ту, что может быть получена вложениями, скажем, в хорошо диверсифицированный портфель ценных бумаг. Фактически на полностью эффективном рынке никакая стратегия не может обеспечить чрезмерную доходность. [17]

По выборке объема п - 41 найдена смещенная оценка Д, - 3 генеральной дисперсии. [18]

По выборке объема я - 51 найдена смещенная оценка Ц, - о генеральной дисперсии. [19]

Следует заметить, что если допускаются и смещенные оценки, то в гауссовом случае получится оценка, имеющая меньшее значение среднего квадрата ошибки, чем квазимаксимально правдоподобная оценка. Последняя имеет наименьшее значение среднего квадрата ошибки только в классе несмещенных оценок. [20]

По выборке объема / i 4l найдена смещенная оценка Ов 3 генеральной дисперсии. [21]

По выборке объема п - 5 найдена смещенная оценка DB 5 генеральной дисперсии. [22]

Алгоритм ЕС позволяет строить в этом случае смещенные оценки коэффициентов регрессии ( ridge estimates - гребневые оценки) [15], которые при сильной взаимной корреляции признаков имеют меньшее среднеквадратичное уклонение от истинных коэффициентов, чем классические несмещенные оценки метода наименьших квадратов. [23]

Обратим внимание на то, что для смещенной оценки ее точность определяется не дисперсией, а среднеквадратическим отклонением от оцениваемого параметра. Легко указать тривиальный пример смещенной оценки с нулевой дисперсией. Пусть ftn с0 const независимо от результатов наблюдений. Но если только величина оцениваемого параметра не угадана или не была заранее известна, смещение bn ( ft) с0 - ft будет велико. [24]

Таким образом, второй центральный момент равен смещенной оценке дисперсии, возвращаемой функцией PopnVariance. Третий центральный момент МЗ характеризует асимметрию закона распределения. Чаще асимметрия характеризуется не самим третьим моментом, а безразмерным коэффициентом асимметрии, равным частному от деления МЗ на куб среднего квадратического отклонения. Эту величину процедура MomentSkewKurtosis заносит в параметр Skew. Четвертый центральный момент М4 характеризует островершинность распределения. Эксцесс, возвращаемый функцией MomentSkewKurtosis в параметр Kurtosis, равен моменту М4, деленному на четвертую степень среднего квадратического отклонения. В этом случае эксцесс нормального закона распределения равен нулю. [25]

Два типа воздействия шума на входной процесс системы. [26]

Наличие шума на входе системы приводит к смещенной оценке H ( f), если пользоваться формулой (4.9), так как знаменатель не равен в этом случае истинному входному спектру. [27]

Плотности распределения исходных ресурсов ( 1 3 и прогнозируемого ( комбинируемого ресурса ( 2. [28]

Однако условие минимальной дисперсии может привести к смещенной оценке среднего значения прогноза. [29]

Неравенство Фишера-Крамера - Рао обобщается и на случай смещенных оценок. [30]

Страницы: 1 2 3 4