Cтраница 1
Повторная выборка образуется путем извлечения изделий из генеральной совокупности с последующим возвращением после измерения параметров качества. Та кое извлечение и возвращение может быть проведено многократно. [1]
Методика повторных выборок фактически предназначена для проверки соответствия кластерного решения внутренней структуре генеральной совокупности. То, что одни и те же кластеры обнаруживаются в различных подмножествах, когда к ним применяются одинаковые кластерные методы, не доказывают обоснованность решения. Другими словами, при неудачной попытке повторить кластерное решение оно отвергается, но успешное повторение не дает гарантии достоверности этого решения. [2]
Рассмотрим повторную выборку объема п из экспоненциальной структуры. Необходимо отметить то обстоятельство, что при общих предположениях типа предположения регулярности ( § XI 1.2) первое из этих свойств является характеристическим для экспоненциальной структуры и, таким образом, влечет за собой выполнение второго. [3]
Хп - повторная выборка из отрицательного биномиального распределения с параметрами г и W, где г фиксировано ( г 0), а значение W неизвестно. [4]
Хп - повторная выборка из равномерного распределения на интервале ( О, W), где значение W неизвестно. [5]
Хп - повторная выборка из гамма-распределения с параметрами а и И7, где значение а 0 задано, а значение параметра W неизвестно. Хп, и пусть статистика Т определена, как в упр. [6]
Хп - повторная выборка из гамма-распределения с параметрами Wt и Wz, значения которых неизвестны. [7]
Хп - повторная выборка из равномерного распределения на интервале ( W, W2), где значения параметров П и Wz неизвестны. [8]
Хп - повторная выборка из равномерного распределения на интервале ( W - 1, W - rl), где значение параметра W неизвестно. [9]
Хп - повторная выборка из распределения Пуассона со средним шо, и пусть значение ш0 неизвестно статистику и он предполагает, что априорным распределением для W является гамма-распределение. [10]
Хп - повторная выборка из нормального распределения, в котором среднее М и мера точности R неизвестны и подлежат оценке. [11]
Хп - повторная выборка из нормального распределения с неизвестным значением среднего W и заданным значением меры точности г, причем априорное распределение W нормальное со средним ц и мерой точности т, и пусть нужно оценить значение W при функции потерь L ( w, d) ( w - d) 2 и цене с за наблюдение. [12]
Но при повторной выборке величины, и X, будут независимы, а при бесповторной выборке они уже будут зависимы. [13]
Допустим, что наблюдается последовательная повторная выборка из нормального распределения со средним ц и стандартным отклонением а. [14]
Предположим, что проводится последовательная повторная выборка из равномерного распределения на интервале ( а, Ь) при цене с каждого наблюдения. [15]