Cтраница 1
Построение доверительных интервалов часто требует оценивания среднеквадратического отклонения совокупности как меры дисперсии выборочных значений. [1]
Построение доверительного интервала для значения фактора, соответствующего заданному ( наблюдаемому) значению выхода ( зависимой переменной), остается, отмечает С. А. Айвазян [3], принципиально осуществимым и в случае параболической регрессии. Однако в отличие от линейного случая концы этого интервала подсчитываются не по явной фор муле (1.146), а как два вещественных корня некоторого уравнения степени 2т, где т - порядок параболы. Следует особо отметить, что в такое уравнение входят ортогональные полиномы Чебышева. Однако из качественного анализа вышеизложенного аппарата математической статистики ясно, что если Утр соответствует единственный вектор [ хр ] размерности 1Х С. Xj-const аналогично методике, применяемой для однофакторных зависимостей. [2]
Построение доверительных интервалов для неизвестных истинных значений ранговых коэффициентов корреляции возможно лишь приближенно и только при измерении ранговой корреляции с помощью коэффициента Кендалла. [3]
Построение доверительных интервалов параметров нелинейных моделей может проводиться с учетом степени нелинейности модели. Мера, учитывающая степень нелинейности f ( x, в), позволяет установить, для каких нелинейно параметризованных моделей f ( x, б) без заметных погрешностей можно построить доверительные области, используя вместо f ( x, в) линеаризованные модели. Однако при величинах меры нелинейности, больших единицы, данный метод построения доверительных областей становится уже непригодным. [4]
Для построения доверительного интервала для ц рассмотрим ел. [5]
Для построения доверительного интервала для Л / У) необходимо знать дисперсию его оценки, т.е. s2 к. Составим вспомогательную таблицу ( табл. 13.2) с учетом того, что х 9 4 ( м), а значения yxi определяются по полученному уравнению регрессии. [6]
Рассмотрим построение доверительного интервала. [7]
Для построения доверительного интервала необходимо знать распределение этой оценки. [8]
Для построения доверительного интервала дисперсии следует учесть, что распределение kn ( и) несимметрично в отличие от распределения Стьюдента. [9]
Задача построения доверительного интервала для математического ожидания имеет один особый частный случай, о котором следует сказать отдельно. [10]
При построении доверительных интервалов ( 6), ( 9), предполагалось, что элементы выборок имеют нормальное распределение. [11]
При построении доверительных интервалов (5.1), (5.4), (5.6), (5.7) и величины (5.8) предполагалось, что элементы выборок имеют нормальное распределение. [12]
О построении доверительных интервалов ( сводящемся к определению длины А по заданному значению р) рассказывается, например, в [ 190, гл. [13]
При построении доверительных интервалов важную роль играют распределения некоторых функций от гауссовских случайных величин. [14]
При построении доверительного интервала дисперсии используется распределение ( П 26) выборочного среднего квадратичного отклонения, для получения которого применяется - распределение. Последнее характеризует распределение суммы квадратов нормально распределенных случайных величин. [15]