Cтраница 1
Точность полученной оценки наработки на отказ определяется расчетом доверительных границ, внутри которых при заданной доверительной вероятности Р лежит истинное значение наработки на отказ. Пусть последний r - к отказ происходит до момента времени окончания наблюдения /, ( г 1) - й отказ произойдет уже после текущего интервала времени. [1]
К к и характеризует точность полученных оценок. [2]
Шиффману, который показывает точность полученной оценки. [3]
Есть соблазн сделать вывод, что чем больше членов мы вычислим, тем выше точность полученной оценки. [4]
Полученные результаты сведены в из которой видно, что увеличение числа / V не приво к значительному изменению точности полученных оценок. Обоснованный таким образом выбор необходимого числа позволяет значительно сократить время на СИ. [5]
В действительности, однако, с конца 40 - х годов наблюдается значительное оживление работы именно в этих классических направлениях, что объясняется тем, что точность полученных оценок остаточных членов в предельных теоремах далеко не достаточна, и что в ряде старых задач, поддававшихся решению лишь при сложных и ограничительных условиях, удалось получить весьма простое и законченное решение. [6]
Особое внимание уделяется использованию специальных пробных сигналов, например псевдослучайного двоичного шума. Далее более подробно исследуется воздействие шума и возмущений на точность полученных оценок. Эту часть книги рекомендуется оставить для повторного чтения. [7]
В табл. 39 указаны значения вероятности отказа в обслуживании, определенные методом моделирования, при распределении времени обслуживания и ожидания по законам: показательному, Релея, усеченному нормальному, равновероятному. Из табл. 39 видно, что закон распределения данных случайных величин практически не влияет на точность полученных оценок. Поэтому допущения о показательном законе, сделанные во всех ранее рассмотренных случаях, не приводят к значимым для практических целей погрешностям. [8]
Если за все время / число отказов мало (: 5), то можно принять другую схему расчета. Если в момент окончания заданного интервала t не происходит очередной отказ прибора, то интервал наблюдения продляется до момента следующего отказа. Это позволяет увеличить точность полученной оценки. [9]
Описание свойств объектов ( явлений) в наиболее компактном и информативном виде, т.е. сведение множества эмпирических данных к небольшому числу обобщенных характеристик, приводит к оцениванию параметров исходных моделей ( распределений) по выборке. Анализ свойств объекта связан с другой статистической задачей - проверкой гипотез, например, относительно вида функции распределения выборки или ее параметров. С задачами анализа связаны также определение точности полученных оценок параметров и проверка их согласия с заранее заданными значениями. [10]
Рассмотрим несколько способов оценки частоты использования ассоциаций. Частоты могут быть определены в соответствии с максимальным числом обращений, средним числом обращений за пиковый период или даже на основании статистического распределения. Выбор зависит от того, насколько жесткие требования предъявляются к производительности создаваемой системы и какова точность полученных оценок. [11]
Строго говоря, для этого нужно вычислить производную логарифма функции w ( г х) при наличии случайной равновероятной фазы в наблюдаемом сигнале. Очевидно, что оценка амплитуды полностью известного сигнала должна быть по крайней мере не хуже оценки амплитуды сигнала, содержащего паразитный параметр. Сравним точность полученной оценки с заведомо не худшей границей, соответствующей известной фазе сигнала. Полагая, что выполняется условие & 0Т S 1, находим, что выражение (10.2.35) совпадает с границей Рао - Крамера. Эти положения имеют достаточно общий характер. [12]
Применение методов математического моделирования при изучении процессов обмена белков плазмы представляет собой одну из важнейших особенностей исследования указанных процессов. Оценка кинетических характеристик процесса обмена производится в соответствии с заранее выбранной моделью процесса, являющейся формальным выражением связей в изучаемом процессе. Второй особенностью исследований обмена белков плазмы является то, что эти исследования проводятся на основе наблюдений за поведением белка, меченного изотопами 7 или J Несмотря на разнообразие моделей процесса обмена белков, при их построении используется общая идея условного разделения организма на ряд отделов, между которыми наблюдается транспорт метаболитов. Специфические особенности экспериментов с иодированными белками определяют ограниченность информации, на основе которой производится оценка кинетических характеристик процесса. Естественно, что точность полученных оценок существенно зависит от того, насколько точно модель процесса отображает сам процесс. [13]