Минимальная дисперсия

Cтраница 3

Регрессионная модель МНК позволяет получить несмещенную оценку с минимальной дисперсией только тогда, когда остатки независимы друг от друга. Если у остатков существует автокорреляция, то коэффициенты регрессии не смещены, но стандартные ошибки будут недооценены, и проверки коэффициентов регрессии будут ненадежны. [31]

В сравнении со всеми несмещенными оценками Т обладает минимальной дисперсией. [32]

Большинство статей о группировках явно или неявно принимает критерий минимальной дисперсии. Вишарт ( 1969) указал на серьезные ограничения, присущие этому подходу, и в качестве альтернативы предложил процедуру, напоминающую оценку методом kn ближайших соседей моды плотности смеси. [33]

Коэффициенты уравнения определяют на ЭВМ, исходя из условия минимальной дисперсии всей совокупности экспериментальных данных. Приведенные ниже коэффициенты уравнения ( 54) характеризуют длительные прочности перлитной и аустенитной сталей в целом, поскольку они были получены в испытаниях большого массива образцов, взятых из нескольких десятков плавок. [34]

Как легко проверить, такая оценка состоятельна и имеет минимальную дисперсию. [35]

Оценка по методу наименьших квадратов является несмещенной и имеет минимальную дисперсию. Равенство дисперсий будет осуществляться лишь тогда, когда соответствующие коэффициенты линейных функций Т и 0 равны. [36]

Выборочная несмещенная оценка называется эффективной, если она имеет минимальную дисперсию по сравнению с другими возможными оценками. Достаточной называют выборочную оценку, если она включает всю информацию, которая содержится в выборке относительно определенного параметра. [37]

Метод наименьших квадратов позволяет найти эмпирическую формулу, обеспечивающую минимальную дисперсию отклонений экспериментальных точек от точек, вычисленных по этой формуле. [38]

Поскольку это условие не выполняется для синтезированных регуляторов с минимальной дисперсией, в их структуру должны быть внесены некоторые изменения. Ниже излагаются три метода построения регуляторов без статического смещения. [39]

Линейная модель, когда случайной величиной У является одна зависимая переменная. [40]

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. [41]

Для получения некоррелированных коэффициентов полинома ( IX-4) с минимальной дисперсией применяются методы планирования эксперимента. Необходимые для построения аппроксимаци-онного полинома значения целевой функции для точек из пространства исходных данных R получим при помощи программы оптимизации режима работы МГ в детерминированной постановке [62] при определенных сочетаниях исходных данных. [42]

Базовая прямая и расширяющийся коридор. [43]

После окончания перебора в качестве базовой выбирают прямую с минимальной дисперсией. Можно также прекратить перебор в тот момент, когда получится прямая с достаточно малой средней дисперсией. [44]

Среди всех линейных несмещенных оценок оценка наименьших квадратов обладает минимальными дисперсиями координат. [45]

Страницы: 1 2 3 4