Cтраница 2
Если среднее значение оценки Ма равно истинному значению параметра а, то оценка называется несмещенной. Несмещенные оценки могут быть получены различными способами. Законы распределения их имеют одно и то же среднее значение, но различные дисперсии. Предпочтительнее, очевидно, пользоваться таким способом вычисления оценки, для которого закон ее распределения имеет минимальную дисперсию. Такая оценка называется эффективной. [16]
Итак, цель испытания - это истинное значение параметра образца не в тех реальных условиях, в которых он фактически может находиться во время испытания, а в заданных номинальных условиях испытания. Реальные условия испытаний практически всегда отличаются от номинальных, так как установить параметры условий испытаний абсолютно точно невозможно. Следовательно, результат испытания отличается от цели испытания не только из-за погрешности измерения определяемого параметра ( как при измерениях), но и из-за неточного установления номинальных условий испытаний. [17]
Все предыдущие рассуждения справедливы, если истинные значения параметров генеральной совокупности являются хотя и неизвестными, но вполне определенными и однозначными. На практике, однако, часто из двух ( или большего числа) возможных значений этих параметров трудно выбрать одно по соображениям его большей достоверности. Для выделения сигнала этот вариант соответствует принятию значения сигнала за значение шума и именуется пропуском сигнала. Допускаемая при этом ошибка называется ошибкой второго рода. Она определяет риск заказчика, потребителя результата исследования. [18]
Эта оценка сходится по вероятности к истинным значениям параметров. [19]
При этом, как и ранее, истинное значение параметра а может не совпадать ни с одним из гипотетических. [20]
Для этого нам удобно будет обозначить 6о истинное значение параметра, считая 6 свободным переменным. [21]
Для этого нам удобно будет обозначить 90 истинное значение параметра, считая 9 свободным переменным. [22]
Почему с помощью куметра или генераторными методами измеряется не истинное значение параметров L, С, Q, а их действующее значение. [23]
Выбор конфлюентного метода зависит от вида модели ( характера истинных значений параметров) и дополнительной информации относительно значений аргументов или параметров, которая доступна для экспериментатора. Прежде всего существенно различаются планируемый и непланируемый эксперимент. [24]
Как мы знаем, эти оценки значительно отличаются от истинных значений параметров. Так как в рассматриваемом примере значения Р и р вполне сравнимы, мы должны ожидать, что метод наименьших квадратов приведет к существенной несостоятельности оценок, что мы и наблюдаем в действительности. [25]
Случайный характер нормированной величины дт ] определяется возможным несовпадением истинных значений параметров комплекса Кг с их значениями, принятыми при расчетах, т.е. по существу, недостаточной изученностью пласта. [26]
Более наглядное, чем точечные оценки, представление об истинных значениях параметров дают доверительные интервалы. Доверительный интервал для параметра а строят на основе статистики Т, которая зависит от а и имеет известную функцию распределения. Чаще всего она имеет вид Т ( а - a) / S ( a), где и - оценка параметра a; S ( a) - оценка СКО а. [27]
Пусть параметр 0 изменяется в интервале GI 0 62 и истинное значение параметра 6о лежит внутри этого интервала. [28]
Результатом проведенных расчетов является также построение специальных номограмм, связывающих истинные значения параметров спектров с величинами, которые легко находить по экспериментальному ( плохо разрешенному) спектру. Применение теоретически рассчитанных спектров и построенных на их основе номограмм открывает широкие возможности для анализа спектров ЭПР. Конечно, следует иметь в виду, что невозможно охватить теоретическим расчетом все встречающиеся на опыте случаи, однако при наличии набора теоретически рассчитанных спектров можно сравнительно быстро синтезировать спектры произвольной структуры с помощью суммирования спектров. [29]
Нередко необходимо определить с достаточно высокой вероятностью доверительный интервал для истинного значения параметра по группе экспериментальных данных. Простейшей оценкой для любых симметричных распределений является размах выборки. [30]