Повторная выборка

Cтраница 2

То же верно для повторной выборки из распределения ( ц, а2): выборочные среднее и дисперсия - наилучшие несмещенные оценки. [16]

Наконец, в случае повторных выборок ( О, 21, &) часто применяется асимптотический анализ. [17]

Приведенные примеры относятся к повторной выборке. В статистической же практике приходится обычно пользоваться бесповторной выборкой. При этих условиях отбор каждой единицы совокупности меняет состав оставшейся совокупности, поэтому меняются вероятности при отборе других единиц. [18]

Найдем выражение для информационной матрицы Фишера повторной выборки из семейства сдвига-масштаба с плотностью crlf ( ( x - ц) / о), где f ( x) известна. [19]

Рассмотрим задачу решения, в которой наблюдается последовательная повторная выборка из распределения Пуассона с ценой с одного наблюдения. [20]

Будем теперь повторять испытание, по схеме повторной выборки: взяв наудачу один элемент из совокупности, мы отмечаем обнаруженное у него значение признака, возвращаем выбранный элемент в генеральную совокупность ( чтобы не изменить состав генеральной совокупности) и затем выбираем наудачу следующий элемент. Среднее арифметическое значение признака в такой выборке называется выборочным средним значением. [21]

Рассмотрим задачу последовательного решения, в которой наблюдается последовательная повторная выборка из равномерного распределения на интервале ( Wi, W2) со стоимостью с каждого наблюдения. Покажите, что если априорным совместным распределением для Wi и Wz является двустороннее двумерное распределение Парето, то, согласно оптимальной процедуре последователь-ногр решения, надо проводить фиксированное число наблюдений. [22]

Пусть из экспоненциального распределения с параметром р извлекается последовательная повторная выборка. [23]

Приведенная ниже программа ( procedure kolnor) проверяет нормальность повторной выборки с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. [24]

При появлении ошибки после восстановления адреса команды и ее повторной выборки выполняется анализ триггера изменения исходных данных ( ТИД), который был установлен в 1 при записи результата на место первого операнда в ОП. [25]

Предположим, что из экспоненциального распределения с параметром Р извлекается последовательная повторная выборка. [26]

Пересылка сегмента ПАЦИЕНТ и зависимых от него сегментов. [27]

ПАЦИЕНТ, и не сможете найти подчиненные ему сегменты без повторной выборки старого сегмента ПАЦИЕНТ. [28]

Предположим, что из каждого из пяти наших нормальных распределений извлечена повторная выборка из 8 наблюдений. [29]

Обобщите теорему 3 § 9.4 так, чтобы она охватывала случай повторной выборки из гамма-распределения с параметрами а и И7, где значение а 0 задано, а значение W неизвестно. [30]

Страницы: 1 2 3 4