Наименьшая дисперсия

Cтраница 1

Наименьшая дисперсия находится методом Лагранжа как минимум функции F - C fKci - f i fi - f - e, приравниванием ее частных производных нулюдР / дс. [1]

Временные характеристики. [2]

Наименьшая дисперсия времени ожидания присуща дисциплине FIFO, а наибольшая дисперсия - дисциплине SSTF. Большое значение дисперсии времени ожидания при обслуживании запросов по дисциплине SSTF объясняется тем, что механизм, доступа перемещается в первую очередь к ближайшим цилиндрам от положения, соответствующего обслуживаемому цилиндру. Поэтому запросы, адресованные к цилиндрам с малой частотой использования, будут ожидать в очереди значительно дольше запросов, адресованных к цилиндрам с большой частотой использования. [3]

Какая из систем обеспечивает наименьшую дисперсию выходной функции. [4]

Несмещенная оценка, обладающая наименьшей дисперсией, называется эффективной. Оценка называется асимптотически эффективной если она стремится к эффективной оценке при неограниченном возрастании объема выборки. [5]

Значение параметра а, дающее наименьшую дисперсию оценки, ищется методом проб и ошибок на основе предварительных опытов. [6]

Несмещенную оценку А, которая имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра А, вычисленных по выборкам одного и того же объема, называют эффективной оценкой. [7]

Эффективной называют такую оценку, которая имеет наименьшую дисперсию о2х тт. [8]

Неполные экспонентные семейства и несмешенные оценки с наименьшей дисперсией, Теория вероятн. [9]

В теории измерений несмещенная оценка, обладающая наименьшей дисперсией, считается эффективной. Поэтому при определении Дт следует исходить из минимума дисперсии оценки. [10]

Известно, что найденные таким образом оценки имеют наименьшие дисперсии среди всех линейных оценок для заданного плана D. Остается свобода, однако, для самого выбора плана. [11]

Аппроксимирующая функция подбирается так, чтобы она обеспечивала наименьшую дисперсию. [12]

Оценки, которые одновременно и несмещенные и имеют наименьшую дисперсию, называются эффективными оценками. [13]

Наилучшая ( best) означает свойство оценки как имеющей наименьшую дисперсию из всех возможных несмещенных оценок. [14]

Решением будет комбинация весов, которая даст искомое Е при наименьшей дисперсии. После того как вы определитесь с выбором Е, у вас будут все входные переменные, необходимые для построения матрицы коэффициентов. Переменная Е в правой части первого уравнения - это значение прибыли, для которой вы хотите определить комбинацию ценных бумаг в портфеле. Была показана матрица для случая с тремя ценными бумагами, но вы можете использовать обобщенную форму для N ценных бумаг. [15]

Страницы: 1 2 3 4