Cтраница 1
Независимая выборка может быть неоднородной. [1]
Рассмотрим повторную независимую выборку и предположим для определенности, что модель непрерывна. [2]
По независимым выборкам, объемы которых соответственно равны пит, извлеченным из этих совокупностей, найдены выборочные средние хну. [3]
По двум независимым выборкам, объемы которых соответственно равны пит, извлеченным из нормальных генеральных совокупностей X и Y, найдены выборочные средние х и у. Генеральные дисперсии D ( X) и D ( Y) известны. [4]
При условии однородности дисперсий независимых выборок одинакового обьема в качестве оценки генеральной дисперсии принимают среднюю арифметическую исправленных дисперсий. [5]
При условии однородности дисперсий независимых выборок одинакового объема в качестве оценки генеральной дисперсии принимают среднюю арифметическую исправленных дисперсий. [6]
Известно), что такая процедура независимых выборок совершенно не пригодна в том интервале значений плотности, где имеет смысл пользоваться методом Монте-Карло, так как в реальных случаях вероятности Uj обычно отличны от нуля лишь для малой доли полного числа В состояний. [7]
Каждая буква HI представляет собой статистически независимую выборку для одного и того же источника и, следовательно, (3.1.2) утверждает, что / ( UL) является суммой L независимых одинаково распределенных случайных величин. [8]
Сравнение генеральных средних двух случайных величин по результатам независимых выборок, зависит от закона их распределения и объемов выборок. Рассмотрим решение этой задачи в следующем случае. [9]
Заметим, что 2Ai / IFr0 равняется числу независимых выборок сигнала за мремя та, как упоминалось в разд. [10]
Представим себе, что из неограниченного числа пар повторных независимых выборок Мэ ф и Мф отобрана такая статистическая совокупность выборок, которая характеризуется совпадением в пределах погрешностей измерений событий, относящихся к исследуемому эффекту. [11]
В случае большого статистического материала формируются две или несколько независимых выборок. По критерию Фишера [15] проверяется, насколько достоверна полученная зависимость. [12]
Критерий Вилкоксона применяется для проверки гипотезы о принадлежности сравниваемых независимых выборок, к одной и той же генеральной совокупности, когда данные представлены в порядковой или ранговой шкале. [13]
На пятом этапе проводится тестирование полученной модели ИНС на независимой выборке примеров. [14]
Для проверки гипотез о равенстве дисперсий в различных генеральных совокупностях по независимым выборкам необходимо знать такую функцию статистических оценок, распределение которой не зависело бы от каких-либо неизвестных параметров. [15]