Cтраница 1
Методы упорядоченной выборки можно разделить на алгоритмические и аппаратные. Алгоритмические методы упорядоченной выборки состоят в том, что выборка всех слов, предназначенная для упорядочения, производится за серию опросов, причем каждый признак опроса вырабатывается в зависимости от результата предыдущего опроса. [1]
Рассмотрим случай упорядоченных выборок и предположим, что они все равновозможны. M ( M N) окрашены в белый цвет, а остальные шары - в черный цвет. Найдите вероятность того, что в выборке объема п окажется ровно т, О т п, белых шаров. [2]
Рассмотрим случай упорядоченных выборок и предположим, что они равновероятны. Так же как в задаче 1.15, предположим, что шары с первыми М ( М N) номерами окрашены в белый цвет, а остальные - в черный. Найдите вероятность того, что в выборке объема п окажется ровно т белых шаров. [3]
Самым простым алгоритмическим методом упорядоченной выборки, требующим несложного оборудования, но обладающим умеренной эффективностью, является метод Фрея - Гольдберга. [4]
Все виды сложного поиска являются частями упорядоченной выборки, которой называют выборку слов в порядке увеличения или уменьшения их численного значения. Можно считать, что упорядоченная выборка состоит из циклического повторения двух основных операций: поиск слова с максимальным ( минимальным) значением, а затем либо повторение той же операции, либо поиск слова с ближайшим меньшим ( большим) числом. [5]
Определение, г-перестановкой из п элементов называется упорядоченная выборка ( либо расположение в определенном порядке г из этих элементов. [6]
Далее рассмотрим получение доверительных интервалов для случая упорядоченных выборок. [7]
Средства управления ЗУ абонентов обеспечивают размещение, организацию очередей и упорядоченную выборку сообщений на обработку в требуемые УО. Размещение сообщений в ЗУ должно осуществляться автоматически с учетом произвольных длин сообщений, отсутствия сведений о требуемой емкости в запросах абонентов на память, случайной длительности обслуживания и пребывания сообщений в ЗУ. Так как при совместном использовании ЗУ абонентами сообщения в общем случае выбираются на обработку не в порядке их поступления, то свободные поля ЗУ могут перемежаться с занятыми. Возможно объединение свободных полей в единую зону путем перемещения и упаковки хранимых сообщений ( так называемый сбор мусора [4]) в общий массив данных. Этот способ требует больших затрат машинного времени и снижает пропускную способность ЗУ абонентов. [8]
Оценка по - усеченному среднему получается следующим образом: с обоих концов упорядоченной выборки удаляют по [ а ] ( ап - целое число наблюдений) и среднее берется по оставшейся части выборки. Вычисление а-винзорированного среднего соответствует замене [ ип ] крайних левых наблюдений на порядковую статистику ( т) ( а 1 1)) и [ ап ] крайних правых наблюдений на величину r n - an с последующим вычислением среднего полученной модифицированной ныборки. В смысле робастных свойств эти оценки одинаковые [82], поэтому целесообразно применять более простую, первую. Заметим, что операция усреднения центральной части упорядоченного ряда уменьшает влияние флюктуационных помех. [9]
Примеры, а) Три человека А, В к С составляют упорядоченную выборку из генеральной совокупности людей. Их дни рождения есть выборка из генеральной совокупности всех календарных дней, их возрасты есть выборка, составленная из трех чисел. [10]
Если же имеется компаратор, то можно организовать достаточно точное измерение с помощью упорядоченных выборок большого объема. В этом случае п величин помогают друг другу измерить самих себя. [11]
Различие между различимыми и неразличимыми элементами имеет сходство с отношением между подмножеством и соответствующей упорядоченной выборкой. Обратно, произвольным образом занумеровав г неразличимых букв, получим упорядоченное множество G. Эта процедура дает rl различных наборов при условии, разумеется, что любая перестановка а. Следующие примеры показывают, как этот принцип можно распространить на ситуации, когда элементы а лишь частично являются неразличимыми. [12]
Теория порядковых статистик изучает свойства объектов, занимающих определенные места ( ранги) в упорядоченной выборке. Эта теория оперирует данными, к которым не предъявляют таких требований традиционных статистических методов, как, например, однородность выборки, значительный объем статистического материала, зависимость элементов выборки и др. Между значением элемента выборки и местом, которое он занимает после упорядочения, существует столь значительная связь, что в ряде случаев можно делать статистические оценки и выводы по рангам элементов выборки. [13]
Теория порядковых статистик изучает свойства объектов, занимающих определенные места ( ранги) в упорядоченной выборке. Между значением элемента выборки и местом, которое он занимает после упорядочения, в ряде случаев существует связь, позволяющая, ранжировав выборку, сделать оценки и выводы лишь по рангам элементов. [14]
Теория порядковых статистик изучает свойства объектов, занимающих определенные места ( ранги) в упорядоченной выборке. Между значением элемента выборки и местом, которое он занимает после упорядочения, в ряде случаев существует связь, позволяющая, ранжировав выборку, делать оценки и выводы лишь по рангам элементов. [15]