Cтраница 1
Характеристики выборки называются статистиками. В общем случае статистики для разных выборок из одной совокупности различны. [1]
Рассчитав характеристики пробной выборки, переходят к оценке результатов этой выборки. [2]
Итак, характеристики выборки (9.79) и весовые коэффициенты определены. [3]
Екимова [99], изучавших характеристики случайно взятой выборки телеграфных текстов объемом в 15 000 букв; при этом использовался метод угадывания Шеннона ( и идущее от А. Н. Колмогорова его уточнение; ср. Полученный Смирновым и Екимовым результат: д - ( телегр. [4]
Напомним, что для характеристики выборок используют параметры распределения, прежде всего среднее значение х и среднеквадратическое отклонением. При измерении параметров вибрации среднее значение практически всегда равно нулю - датчики вибрации, за исключением экзотических специальных случаев, не реагируют на статическое перемещение точек объекта. Измеряемой величиной обычно является уровень ( среднеквадратическое значение) вибрационного параметра, обычно колебательного ускорения. Будем впредь обозначать этот параметр просто через а и называть его уровнем вибрации. [5]
Во всех исследованиях относительно характеристик выборки чрезвычайно важно пользоваться ясной и согласованной системой обозначений. [6]
В отличие от большинства характеристик выборки размах не является асимптотически нормальной величиной. Тем не менее его нередко используют, чтобы быстро ( хотя и грубо) оценить меру рассеяния; при этом в случае нормально распределенных величин xt можно получить указание о среднеквадратичном отклонении, поделив размах на коэффициент с, значения которого для разных п приведены в табл. I ( стр. [7]
Здесь величина Свыб и является той грубой характеристикой выборки, т оторая ищется на первом этапе, а затем используется на втором для нахождения более точной оценки функции плотности. [8]
Пирсона не обязательно); ж) характеристика выборки и способы ее формирования; з) метод расчета коэффициентов корреляции; и) аргументы использования именно этого, а не какого-нибудь другого метода; к) интерпретация факторов; л) ссылки на идентичные или близкие исследования; м) объяснение, в чем именно выполненное исследование продвигает вперед теорию обучения. [9]
В ряде случаев в качестве нулевой гипотезы выдвигается предположение о равенстве каких-либо характеристик сравниваемых выборок, например средних значений. Проверку средних значений называют проверкой однородности ряда средних. [10]
В ряде случаев в качестве нулевой гипотезы выдвигается предположение о равенстве каких-либо характеристик сравниваемых выборок, например, средних значений. Проверку средних значений называют проверкой однородности ряда средних. [11]
На основании изучения выборки делается вывод о ее характеристике, и она - эта характеристика выборки - распространяется на всю совокупность. Такая задача типична для выборочной оценки надежности. [12]
Действительно, в параграфах 27.3 и 27.8 будет показано, что при весьма общих условиях характеристика выборки сходится по вероятности к характеристике совокупности, когда объем выборки стремится к бесконечности. [13]
Информация, заложенная в генеральные или выборочные параметры, дает возможность без проведения дополнительных наблюдений расчетным путем получать характеристики выборок другого объема, а также рассчитывать вероятные значения единичных наблюдений. В этом состоит значение статистического анализа, и из этого вытекает необходимость статистической обработки результатов наблюдений. [14]
ЗАКОНЫ БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ [ laws of great ( large) numbers ] - фундаментальные законы математической статистики, утверждающие, что при достаточно большом количестве испытаний обобщающие характеристики выборок случайных величин как бы теряют свой случайный характер: при сложении достаточно большого количества случайных величин их разнонаправленные отклонения взаимно погашаются. [15]