Теория - порядковая статистика
Cтраница 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. [1]
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. [2]
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. [3]
 |
Функции интенсивности ц ( х для различных типов распределений. [4] |
Теория экстремальных значений частично перекрывается с теорией порядковых статистик, так что методы последней применимы для решения экстремальных проблем. [5]
Поскольку упорядочить возможно и те объекты, параметр которых неизвестен, теория порядковых статистик позволяет решать задачи идентификации объекта с ненаблюдаемым входом. [6]
Поскольку можно упорядочить и те объекты, параметр которых неизвестен, теория порядковых статистик позволяет решать задачи идентификации объекта с ненаблюдаемым входом. [7]
Указанные сложности в определенной степени позволяют обойти непараметрический подход к вероятностной оценке оптимума [78, 174 - 178, 184], основанный на бурно развивающейся в последнее время теории порядковых статистик. [8]
Дальнейшее совершенствование методики определения прогрессивной суточной производительности установки возможно путем моделирования работы установки на ЭВМ с применением экономико-математических методов. Для устранения недостатков определения прогресбивной суточной производительности по действующей инструкции предложена методика с использованием теории порядковых статистик. Она состоит из двух этапов. На первом этапе осуществляют последовательное исключение из выборки значений, не соответствующих экстремальным. Второй этап заключается в расчете устойчивой максимальной производительности установки. В качестве такой производительности принимается наиболее вероятное ее значение, оцененное по выборке максимальных производительностей, которая подчиняется закону распределения экстремальных статистик. [9]
Определение функций распределения fift, i jm, ifsc, г з5Т, i) fr ifsB, введенных ранее, затрудняется тем, что зачастую отсутствуют лабораторные и геолого-промысловые данные необходимого объема. В этой ситуации возможно проведение упрощенных расчетов, основанных на использовании корреляционных зависимостей, полученных методами теории порядковых статистик. Рассмотрим кратко суть этого подхода. [10]
Однако такая задача оказывается невыполнимой, так как требует значительного времени и большого числа бригад для исследования. Получение необходимой информации для принятия решений в такой ситуации может быть обеспечено, например, применением методов теории порядковых статистик, позволяющих при определенных условиях по результатам измерений на нескольких скважинах восстанавливать значения соответствующих параметров по всем скважинам. Отметим здесь, что этот подход хорошо приспособлен для оценки новых методов на основе поэтапного принятия решений. [11]
Из приведенных ниже примеров будет видно, что априорная информация может быть привнесена в задачу самыми различными способами. Так, при анализе случайных величин огромную пользу может оказать априорная информация о виде функции распределения. Наиболее полно эти сведения используются в рамках теории порядковых статистик. [12]
В ряде случаев для достоверного определения функций распределения, используемых при проведении расчетов в строгой постановке, не хватает объема имеющейся геолого-промысловой информации. В такой ситуации может быть использована упрощенная методика построения модифицированных функций фазовой проницаемости, рассмотренная в заключительной части раздела. Она основывается на получении корреляционных зависимостей с применением методов теории порядковых статистик. [13]
Страницы: 1