Cтраница 1
Репрезентативность используемой выборки зависит от типа решаемых проблем и увеличивается с увеличением ее длины. [1]
В качестве примера реализации этого метода на ЦВМ разработан алгоритм датчика чисел, используемых при формировании возмущений, для случая, когда заданным моментам точно соответствуют собственные моменты используемых выборок до девятого порядка и смешанных моментов до третьего порядка. [2]
Кроме того, при измерении ВХ СП соотношение между разрядностью АЦП ( д) и разрядностью процессора ( дп), как правило, характеризуется неравенством gn g, так как в силу доминирования погрешности из-за конечности объема используемой выборки разрядность квантователя невелика и, следовательно, погрешности округления отсутствуют. [3]
В случае же использования разностных схем ошибка счета производных может быть значительно больше вследствие того, что численное дифференцирование - неустойчивая в вычислительном отношении операция - производится после осреднения. Поэтому ошибка, внесенная в значение критерия за счет малости используемой выборки, может существенно возрасти после численного дифференцирования. [4]
Поскольку в непараметрических оценках / ( XQ) используется не вся выборка, а только ее часть - совокупность пар 0 / ь Xi) с X, входящими в окрестность О ( Х0), где приближенно верны классические предположения, то в случае, когда 1) классические предположения верны для всей области измене ния X и 2) параметрическое представление регрессионной зависимости известно исследователю, непараметрические оценки всегда менее эффективны по сравнению с классическими. Однако они имеют меньшее смещение, когда эти предположения нарушаются. В реальных задачах, выбирая метод оценивания регрессии, следует стремиться сбалансировать обе погрешности: случайную, как правило, уменьшающуюся при расширении объема используемой выборки, и систематическую, растущую при этом. [5]
Однако на этом пути в рассматриваемой постановке задачи возникают существенные трудности. Дело в том, что, имея достаточное число свободных параметров, можно, например, при разбиении на группы получить любой желаемый результат, который, однако, не будет отражать истинных закономерностей из-за конечности используемой выборки. [6]