Cтраница 1
Метод коррелированных выборок предназначен для применения в задачах сравнения двух и более альтернатив. [1]
Кроме тогог коррелированная выборка требует генерирования меньшего количества случайных чисел. С другой стороны, более интересны применения к многомерным задачам. [2]
Кроме того г коррелированная выборка требует генерирования меньшего количества случайных чисел, С другой стороны, более интересны применения к многомерным задачам. [3]
При 71 формулы ( 4 - 33) и ( 4 - 34) переходят в соотношения, соответствующие сильно коррелированной выборке. [4]
Если длительность реализации задана, то число используемых при усреднении отсчетов или пар отсчетов уменьшается в q раз по сравнению со случаем сильно коррелированной выборки. Некоррелированная выборка оказывается наиболее экономичной в отношении объема вычислений. Естественно, что увеличение интервала выборки Ati qAt приводит к росту дисперсии используемой оценки. Однако, как показывает анализ соотношений ( 4 - 28), ( 4 - 34) и ( 4 - 37), обычно увеличение статистической погрешности измерения при переходе к некоррелированной выборке сравнительно невелико. [5]
При 71, A / iA / формулы ( 4 - 27) и ( 4 - 28) переходят в соотношения ( 4 - 1) и ( 4 - 4), соответствующие сильно коррелированной выборке. [6]
Наиболее эффективными являются методы кодирования с преобразованием. Суть метода состоит в том, что набор коррелированных выборок изображения преобразуется в новый набор некоррелированных переменных, для передачи которых требуется меньшая пропускная способность канала связи. Поскольку соседние элементы с большой вероятностью имеют близкие или одинаковые яркости, то наиболее вероятные состояния этих элементов будут располагаться вблизи прямой Xi х2 в закрашенной области. В новой системе координат наиболее вероятные значения переменных располагаются вдоль оси у2 и, следовательно, переменные У. [7]
При снижении темпа фиксации Т0 дисперсия осреднения не уменьшается, а увеличивается число измеряемых точек. Увеличение промежутка времени между двумя соседними измерениями Го0 8тк, при условии сохранения дисперсии осреднения, увеличит общее время измерения, так как число осредняемых точек должно остаться неизменным. Зтк 2 4Го, получим слабо коррелированную выборку процесса для экспоненциальной функции корреляции. [8]
С помощью рекуррентных математических методов реализовано несколько алгоритмов генерирования псевдослучайных чисел. Мы называем эти числа псевдослучайными потому, что фактически они, даже пройдя все статистические тесты на случайность и равномерность распределения, остаются полностью детерминированными. Это значит, что если каждый цикл работы генератора начинается с одними и теми же исходными данными ( константами и начальными значениями), то на выходе мы получаем одинаковые последовательности чисел. Такое свойство позволяет применять методы коррелированной выборки, обсуждавшиеся в разд. [9]
Тувиа [6] приводят таблицы сравнения свойств ряда таких методов. Их исследования показывают, что применение этих методов в до-вольно простых искусственных задачах приводит не весьма - впечатляющим и даже удивительным результатам. Кан [19] и ряд других авторов предостерегают исследователей от неправильного использования этих методов. Большей по сравнению с ними устойчивостью обладает метод коррелированных выборок, так как даже при неверной интуиции в результате его использования трудно увеличить дисперсию по сравнению со случаем отсутствия корреляции. [10]