Дисперсия - отклик
Cтраница 1
Дисперсия отклика зависит от оцениваемых параметров. Это ослабление модельных ограничений подобно предыдущему также возникает обычно из содержательных соображений. [1]
Если дисперсия отклика известна и рассчитана по специально поставленным параллельным опытам ( что часто исключается в условиях пассивного эксперимента), мат. [2]
Проверку однородности оценок дисперсии отклика в различных точках факторного пространства проводят в полном соответствии с методикой, изложенной для ПФЭ, различие состоит лишь в числе точек плана. [3]
Геометрически это означает, что дисперсии оцененного отклика во всех точках в пересечении двух цилиндров равны. [4]
 |
Характеристики распознавания пространственных контуров. [5] |
Величина этих погрешностей резко увеличивает дисперсию откликов каналов классификатора с цепным кодированием элементарных векторов в едином координатном базисе при росте уровня шумов. Это иллюстрируют рис. 8.11 и рис. 8.12, где приведены зависимости средних значений и СКО значений блоков формирования достаточной статистики распознавания каналов сравниваемых классификаторов. [6]
Как известно, ротатабельными называются планы, у которых дисперсия оцененного отклика постоянна на сфере с центром в начале плана. В работе [7] Херцберг вводит понятие цилинд-рически-ротатабельных планов. [7]
 |
Линейная модель, когда случайной величиной У является одна зависимая переменная. [8] |
Необходимо определить несмещенные оценки 0i и 6о, обладающие минимальной дисперсией, в предположении, что дисперсия отклика постоянна и равна ау г. Из соображений удобства задача решается методом наименьших квадратов или методом максимального правдоподобия. [9]
Такое представление возможно потому, что математическая модель кинетического процесса отвечает следующим условиям: во-первых, отклик есть случайная величина с определенным, чаще всего нормальным, законом распределения, во-вторых, дисперсия отклика В ( г /) не зависит от абсолютной величины у и, в-третьих, значения контролируемых величин х есть неслучайные величины. [10]
В [197] были предложены цилиндрически-ротатабелыше планы второго порядка типа 1, 2, 3, требующие, как правило, меньшего числа опытов, чем ротатабельные планы Бокса - Хантера. Однако уменьшение количества опытов здесь достигается за счет того, что сужается множество точек, имеющих равные дисперсии оцененного отклика. [11]
В связи с возможностями, предоставляемыми ЭВМ, в последние два десятилетия исследователь стал менее связан с удоборешаемостью моделей и большее распространение получили различные обобщения линейных моделей, более адекватно отражающие реальность. С математической точки зрения развитие моделей происходит в следующих направлениях: отказ от линейной связи между математическим ожиданием вектора наблюдений Y и параметрами модели в; зависимость дисперсии отклика от значений параметров, отказ от заданности матрицы X путем предположения, что ее элементы известны лишь с точностью до случайной ошибки. Параметры в этих моделях обычно оцениваются путем решения соответствующих уравнений максимального правдоподобия. [12]
Пакет прикладных программ позволяет для метода наименьших квадратов найти информационную матрицу, найти обратную матрицу ( обратную информацию), найти вектор редуцированных данных, умножить матрицу на вектор. Для вычисления максимального стьюдентизированного остатка и нотмера узла сетки, для которой данное - наиболее плохое, имеется - базисное предписание максимальный стьюдентизированный остаток и его номер; кроме того, можно вычислить дисперсию отклика, подогнанную функцию отклика и ряд других. [13]
Страницы: 1