Cтраница 1
Порядковые статистики широко используются в статистических задачах. [1]
Теория порядковых статистик изучает свойства объектов, занимающих определенные места ( ранги) в упорядоченной выборке. Между значением элемента выборки и местом, которое он занимает после упорядочения, в ряде случаев существует связь, позволяющая, ранжировав выборку, делать оценки и выводы лишь по рангам элементов. [2]
Теория порядковых статистик изучает свойства объектов, занимающих определенные места ( ранги) в упорядоченной выборке. Эта теория оперирует данными, к которым не предъявляют таких требований традиционных статистических методов, как, например, однородность выборки, значительный объем статистического материала, зависимость элементов выборки и др. Между значением элемента выборки и местом, которое он занимает после упорядочения, существует столь значительная связь, что в ряде случаев можно делать статистические оценки и выводы по рангам элементов выборки. [3]
Теория порядковых статистик изучает свойства объектов, занимающих определенные места ( ранги) в упорядоченной выборке. Между значением элемента выборки и местом, которое он занимает после упорядочения, в ряде случаев существует связь, позволяющая, ранжировав выборку, сделать оценки и выводы лишь по рангам элементов. [4]
Одна из порядковых статистик - размах выборки - широко используется при статистическом контроле качества. Пусть - мин размах выборки. [5]
Для пары порядковых статистик х &, а 0) плотность вероятностей f ( u, v) может быть вычислена так же, как для одной порядковой статистики. [6]
Рассмотрим образование порядковых статистик на конкретном примере. [7]
Для приложений порядковых статистик в критериях проверки статистических гипотез ( см. § 11.2) важную роль играют величины Е ( r) - значения величины математического ожидания порядковой статистики. [8]
Одна из порядковых статистик - размах выборки - широко используется при статистическом контроле качества. Пусть макс - мин размах выборки. [9]
На основе свойств порядковых статистик можно оценить расходы газа, соответствующие ранжированным значениям дебитов в табл. 6.1. При этом, естественно, предполагалось, что интервал изменений возможных значений расходов рабочего агента лежит в пределах возрастающей ветви подъемника. [10]
С использованием метода порядковых статистик изучено распределение концентраций примесей в высоко чистых веществах и очищенных методом препаративной хроматографии. Предложено уравнение для описания кривой распределения. Кривая распределения носит экспоненциальный характер; с уменьшением уровня концентраций примесей резко возрастает число компонентов примесей. [11]
Значения математических ожиданий порядковых статистик табулированы. [12]
Поэтому здесь целесообразно использовать порядковые статистики для равномерного распределения, о чем будет подробнее рассказано ниже. [13]
В приведенных выше примерах крайние порядковые статистики выступают в качестве оценок неизвестного параметра, который определяет крайнюю точку носителя распределения вероятностей выборки. [14]
Отдельные члены статистического ряда называют порядковыми статистиками. [15]