Cтраница 1
Исходная выборка, содержащая 1000 значений нормально распределенной случайной величины с математическим ожиданием, равным единице, и средним квадратическим отклонением ( СКО), равным двум, получена с помощью встроенной функции rnorm. Значения выборочного среднего и исправленного выборочного СКО вычислены с помощью встроенных функций mean и Stdev для проверки качества реализации. [1]
Исходная выборка реальных кластеров случайно разделяется пополам так, что часть кластеров образует одну выборку, а оставшиеся - другую. [2]
Если исходная выборка подчинена нормальному и другим названным законам распределения, то для определения неизвестных параметров т и а требуются как минимум две опорные точки и два уравнения. [3]
Если исходная выборка подвергалась сокращению путем исключения ошибок параметров вибрационной характеристики, то следует для оставшегося объема выборки п2 л, провести повторное определение оценок гщ и Зпг. [4]
Пусть исходная выборка искажается следующим образом: каждый элемент выборки заменяется оценкой моды, медианы или средним. В задачах 1.27 - 1.29 рассмотрены ошибки, возникающие при таком искажении. [5]
Если исходная выборка подчинена нормальному и другим названным законам распределения, то для определения неизвестных параметров т и а требуются как минимум две опорные точки и два уравнения. [6]
Если длина исходной выборки превышает 199, то остальные векторы будут включены в обучающую выборку но умолчанию. Исключение первой переменной Xi ( MP ( 1) 3) означает, что свободный член в выражении для линейной оценки регрессии должен отсутствовать. [7]
Сначала из исходных выборок составляется одна объединенная выборка, и ее элементы упорядочиваются. В результате получается табл. 4.4. Сами значения элементов расположены во второй строке. В первой строке указана принадлежность элемента к исходным выборкам. В третьей строке стоят порядковые номера элементов упорядоченного ряда. [8]
Однако, поскольку исходная выборка представляет собой дискретную случайную величину, то решение уравнения (2.103) существует далеко не при всех значениях Т и ос. [9]
Определим ранги элементов исходной выборки. [10]
Проверка моделей на исходной выборке объектов показала, чю распределанае ошибки прогноза эффекта СКО Ь урмч - Чсрош. [11]
В этом случае в исходной выборке имеется п независимых случайных значений исследуемого стационарного временного ряда. [12]
Проводят логарифмирование чисел буквенно-числового представления исходной выборки. Если сразу видна целесообразность преобразований, проще прологарифмировать непосредственно исходные числа и строить стебель с листьями и буквенно-числовую сводку по логарифмам. [13]
Ixi 17129, вычисленные для исходной выборки. [14]
X ni отнесены только те элементы исходной выборки, к-рыо обладают г-м признаком. X двумерной случайной величины ( A, Y), вторая компонента к-рой У подчиняется дискретному распределению. [15]