Cтраница 2
Оптимальная оценка вектора X, X получается в результате минимизации суммы квадратов ошибок, которые называют невязками измерений. [16]
Доказать, что замена каждого элемента выборки выборочным средним минимизирует сумму квадратов ошибок. [17]
Требуется получить такие значения коэффициентов А0 и AI, при которых сумма квадратов ошибок является минимальной. [18]
При этом способе постоянные рассчитываются, исходя из требования, чтобы сумма квадратов ошибок была наименьшей. [19]
Следует определить п новых точек, лежащих на одной прямой так, чтобы сумма квадратов ошибок была наименьшей. [20]
При сложении планируемых величин для нескольких работ суммарная ошибка составляет квадратичный корень из суммы квадратов ошибок по каждому виду работы. [21]
Следует определить п новых точек, лежащих на одной прямой так, чтобы сумма квадратов ошибок была наименьшей. [22]
Джонс ( 1968) приписывает Торндайку ( 1953) первенство в использовании критерия по сумме квадратов ошибок, который часто появляется в литературе. [23]
Затем вводятся соответствующие поправки и вызываются подпрограммы для вычисления концентраций и зависимых переменных с целью пересчета суммы квадратов ошибок и последующего сравнения с ранее полученным значением. После этого применяют алгоритм Марквардта ( разд 5.7) для решения вопроса, следует ли ослабить ( damp) поправки или необходимо ввести новые значения параметров для выполнения следующей итерации. Ниже приведено краткое изложение применяемой стратегии. [24]
Покажите, что для данных из табл. 1.2 с начальным условием щ-г - 70 при а, 0If 0 3 и 0 4 значения суммы квадратов ошибок будут соответственно равны 2615, 2357 и 2212, Причина достаточно высокого оптимального значения а объясняется повышением спроса на товар, начиная с октября и далее. [25]
Из этой таблицы видно, что чем сложнее система ( больше членов 6V), тем более удовлетворительные реакции на единичную ступеньку ( с точки зрения суммы квадратов ошибок) получаются за счет некоторого ухудшения реакции на скачок скорости. [26]
Вспомним, что относительное стандартное отклонение произведения a - b лежит между суммой и разностью стандартных отклонений двух чисел и вероятное значение можно рассчитать, извлекая квадратный корень из суммы квадратов ошибок. Этот способ неприменим к умножению числа само на себя ( а-а); здесь знаки неизбежно идентичны, поскольку сами величины идентичны. [27]
СПОСОБ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ - один из методов математической обработки результатов каких-либо ( напр, геодезических или геофизических) измерений, в котором решение системы уравнений производится при условии, чтобы сумма квадратов ошибок имела наименьшее значение. [28]
АРСН; IP - число фундаментальных функций; IRES - выходной параметр - размерность вычисленного наилучшего приближения; ЮР - выходной параметр, управляющий работой подпрограммы; EPS - относительная допустимая погрешность проверки потери значимости; ЕТА - относительная допустимая погрешность для суммы квадратов ошибок; IER - код ошибок. [29]
АРСН; 4 - число полиномов Чебышева, используемых при аппроксимации: IR - выходно л параметр подпрограммы - число полиномов Чебышева, при котором достигается аппроксимация с заданной точностью ( число вычисленных коэффициентов эмпирической зависимости); 1 -значение параметра ЮР, при котором вычисляются лишь Коэффициенты наилучшего приближения; IE - 3 - заданная точность для проверки потери значимости; IE - 3 - заданная точность для суммы квадратов ошибок; IER-код ошибки. [30]