Наименьшая дисперсия

Cтраница 2

Под оптимальностью оценки будем понимать следующее: оценка должна иметь наименьшую дисперсию при заданной длине реализации. [16]

Отсюда следует, что оценки МНК в данном случае обеспечивают наименьшую дисперсию среди всех линейных оценок. Кажется, что наиболее интересным в этой теореме является само ее существование - построенная на основе интуитивного понятия близости оценка обладает столь сильными свойствами. [17]

Позднее мы докажем, что среди всех несмещенных оценок ва обладает наименьшей дисперсией. [18]

Это означает, что в классе асимптотически несмещенных оценок квазимаксимально правдоподобная оценка имеет наименьшую дисперсию при условии, что распределение w гауссово. [19]

Покажем, что среди всех определенных таким образом оценок среднее арифметическое X имеет наименьшую дисперсию. [20]

Если для данной выборки эти условия выполняются, то оценки коэффициентов несмещенные с наименьшей дисперсией. [21]

Среди всех возможных несмещенных оценок 0 параметра 0 аффективной называется та, которая имеет наименьшую дисперсию. [22]

Гистограмма, построенная по экспериментальным данным.| Поле рассеяния результатов наблюдений двух случайных величин. [23]

Несмещенная оценка 6 называется эффективной, если среди всех оценок параметра 6 она обладает наименьшей дисперсией. [24]

В то время как современная теория портфеля определяет оптимальный вес составляющих портфеля ( для достижения наименьшей дисперсии при заданном доходе или наоборот), она не затрагивает идею оптимального количества. Речь идет о том, что для данной рыночной системы есть оптимальное количество, которое можно использовать в торговле при данном уровне баланса счета, чтобы максимизировать геометрический рост. Данная книга предлагает, чтобы современная теория портфеля использовалась трейдерами на любых рынках, а не только на фондовом. Однако мы должны породнить современную теорию портфеля ( которая дает нам оптимальный вес) с идеей оптимального количества ( оптимальное f), чтобы добиться действительно оптимального портфеля. Именно этот оптимальный портфель может и должен использоваться трейдерами на любых рынках, включая фондовые. [25]

Очевидно, наилучшую информацию о параметре можно получить, когда оценка этого параметра будет иметь наименьшую дисперсию. Однако не всегда выбор оценки с минимальной дисперсией является самым предпочтительным из всех возможных. [26]

Структурная схема системы идентификации. [27]

Приведенные рассуждения показывают, что оценки являются линейными функциями результатов наблюдений; последние являются несмещенными и имеют наименьшую дисперсию среди всех линейных несмещенных оценок. [28]

Отсюда следует, в частности, что оценка 9; каждой компоненты О, вектора 9 обладает наименьшей дисперсией ( в классе Н ( 8)) и для любого а е Rm оценка аТ6 является НЛН-оценкой скалярного параметра атд. [29]

Если возможен ряд несмещенных оценок, то, естественно, наилучшей из них будет та, которая имеет наименьшую дисперсию. Такие оценки называют эффективными. [30]

Страницы: 1 2 3 4