Cтраница 3
Так возникает второй важный класс задач математической статистики - задачи проверки гипотез. [31]
В чем заключается сущность метода минимума риска при решении задачи проверки гипотез. [32]
Задачи, включающие в себя лишь два решения, известны как задачи проверки гипотез. [33]
С другой стороны, в рассмотренном примере представлены все характерные черты задачи проверки гипотезы / / 0 при альтернативе / / 1, свойственные общему случаю. [34]
Какими нужно располагать вероятностными данными для применения метода минимума риска к решению задачи проверки гипотез. [35]
Достижения в области вычислительной техники и математической статистики позволили разработать эффективные алгоритмы решения задачи проверки гипотез, каждой из которых соответствует единственная нелинейная модель. [36]
В этом параграфе кратко обсуждаются свойства оценивающих множеств и связанные с ними семейства задач проверки гипотез при тех или иных условиях симметрии соответствующих семейств распределений. [37]
Достижения в области вычислительной техники и математической статистики позволили разработать эффективные алгоритмы решения задачи проверки гипотез, каждой из которых соответствует единственная нелинейная модель. [38]
ЛГ ( 0, 1) ( каждая) и не нужны для решения задачи проверки гипотезы. Следовательно, этот случай ничем не отличается от предыдущего. [39]
Эта теорема, в частности, показывает, что при данных функции потерь и априорном распределении задача проверки гипотезы 60 при альтернативе 0; сводится к случаю двух простых гипотез, каждая из которых состоит из одного вероятностного распределения. [40]
Использование объединенной статистики T ( N, n) в качестве тестовой статистики в обсуждавшихся в § 4 задачах проверки гипотез приводит также к более мощным критериям. [41]
Мы относим значения наблюдаемой величины X, соответствующие интересующему нас значению во параметра в ( т.е. случаю, когда верна гипотеза Но), ко второму классу образов, чтобы постановка задачи проверки гипотез совпала с постановкой решенной выше задачи распознавания. [42]
Добрушин ( 1962а), Jelinek ( 1968); доказательство, приведенное выше, принадлежит Чисару и Лонго ( Csiszar - Longo ( 1971)), которые распространили этот подход на задачу проверки гипотез. [43]
Задача проверки гипотез состоит в том, чтобы установить, противоречит принятая гипотеза экспериментальным данным или нет. [44]
Задача проверки гипотез первого типа легко решается с помощью доверительных областей. Если данное значение 90 ( данное множество значений) принадлежит полученной реализации доверительной области ( имеет непустое пересечение с ней), то можно считать, что гипотеза не противоречит экспериментальным данным. В противном случае гипотеза отвергается. [45]