Cтраница 1
Обобщенная дисперсия будет минимальной, если определитель матрицы IW максимален. Величина определителя зависит только от выбора экспериментальных точек. Планы, для которых определитель матрицы М максимален, называются D-оптимальными. [1]
Поясним геометрический смысл обобщенной дисперсии ( см., например, [ 12, с. Применительно к теоретической обобщенной дисперсии можно сказать, что если, например, исследуемый многомерный признак подчинен нормальному закону распределения ( см. гл. [2]
D-оптимальный план минимизирует обобщенную дисперсию, или объем эллипсоида рассеяния оценок параметров. [3]
Ниже излагается методика расчета регуляторов с минимальной обобщенной дисперсией для объектов с запаздыванием и без него. Для описания формирующих фильтров используются параметрические модели, которые наиболее удобны при синтезе адаптивных алгоритмов управления, основанных на идентификации параметров. [4]
Ковариационная матрица и ее определитель, называемый обобщенной дисперсией n - мерной случайной величины, являются аналогами дисперсии одномерной случайной величины и характеризуют степень случайного разброса отдельно по каждой составляющей и в целом по и-мерной величине. [5]
Очевидно, чем меньше эта величина ( или обобщенная дисперсия оценки 0 в многомерном случае), тем точнее ( эффективнее) оценка. [6]
Нужно на множестве непрерывных планов найти план, который позволяет оценить их с минимальной обобщенной дисперсией. Еще в 1954 г. в работе Ла Гарза [13] было показано, что всегда можно найти оптимальный план, сосредоточенный не более чем в d точках. [7]
D-критерия тем, что используют иные свойства вектора оценок коэффициентов регрессии, отличные от обобщенной дисперсии. Могут встретиться постановки задач, требующие того или иного критерия. [8]
В случае, если неизвестно значение определителя информационной матрицы D-оптимального плана, проверить, насколько каждый данный план удовлетворителен в смысле обобщенной дисперсии, несколько труднее. [9]
Поясним геометрический смысл обобщенной дисперсии ( см., например, [ 12, с. Применительно к теоретической обобщенной дисперсии можно сказать, что если, например, исследуемый многомерный признак подчинен нормальному закону распределения ( см. гл. [10]
D-оптимальный план минимизирует обобщенную дисперсию, или, как указывалось выше, эллипсоид рассеяния оценок параметров. [11]
D-оптимальный план минимизирует обобщенную дисперсию, или, как указывалось выше, эллипсоид рассеяния-оценок параметров. [12]
Смысл его - минимизация дисперсии всех коэффициентов регрессии, рассматриваемых как нечто единое, как вектор. Дисперсию вектора коэффициентов принято называть обобщенной дисперсией, которая задается известной нам функцией от матрицы дисперсий-ковариаций - определителем. [13]
Как известно, D-оптимальный план минимизирует обобщенную дисперсию или объем элипсоида рассеяния оценок параметров. [14]
Матрица В характеризует качество полученных оценок. Значение det ( В) называют обобщенной дисперсией, которое равно объему эллипсоида рассеяния оценок параметров. [15]