Случайные выборки
Cтраница 1
Случайные выборки формируют с помощью метода Монте-Карло с использованием дискретного генератора случайных чисел. В качестве математического ожидания априорно принимали табличные значения исходных экономических показателей - нормативы удельных показателей транспорта газа. [1]
Необходимо использовать случайные выборки контрольных регионов, городов, магазинов и т.п., в которых влияние рекламы можно отделить от действия других факторов, оказывающих влияние на объем продаж. Если возможно, эти контрольные группы должны соответствовать экспериментальным группам по показателям объема реализации или рыночной доли. [2]
Испытания в прямом почтовом маркетинге, при котором используются случайные выборки ( random sample) из одного рассылочного списка. [3]
Сравнение с таблицей Пуассона показывает, что при прг 4 0 случайные выборки без брака и с одной бракованной деталью составляют 9 16 % всех взятых выборок. Такое отклонение не имеет значения. [4]
Полученные при хронометрических наблюдениях значения трудоемкости сланцевых и породных операций можно рассматривать как случайные выборки из генеральных совокупностей с неограниченным числом индивидуумов. [5]
В рамках многомерной нормальной модели ( последовательности наблюдений вида ( 1) интерпретируются как случайные выборки из соответствующих многомерных нормальных генеральных совокупностей) построены, напр. [6]
Для определения вида распределения проницаемости и его параметров по ряду нефтяных залежей были изучены случайные выборки отобранных образцов пород ( кернов) из скважин. [7]
Для любого из подобных приложений, связанных с машиной, необходимо вырабатывать большие последовательности чисел, ведущих себя как случайные выборки из заданного распределения. Имеются три класса методов для выработки таких случайных чисел. [8]
Основная идея метода заключается в том, что вместо дробных реплик, которые представляют собой систематические ортогональные выборки из ПФЭ, берутся случайные выборки. Тогда вектор - столбцы матрицы планирования можно считать не коррелированными или слабо коррелированными друг с другом. Совместные оценки оказываются смешанными случайным образом. Появляется возможность с высокой надежностью выделить и независимо оценить все доминирующие переменные. [9]
Есть другие задачи, которые сами по себе не содержат элемента случайности, но где по тем или иным причинам полезно брать случайные выборки. Например, в проводимой раз в десять лет переписи населения Соединенных Штатов было бы слишком дорого, да и просто излишне предоставлять каждому лицу наиболее полный набор вопросов. Обычно такой полный набор оставляют лишь для выборки 1 человек из 10 или 40, при этом выборка берется случайная, чтобы избежать какой-либо систематической ошибки. [10]
СХЗ поступит на все устройства раньше, чем изменятся состояния этих линий при снятии адреса и данных. Таким образом, устранятся случайные выборки других исполнителей. По истечении времени компенсации задатчик заканчивает участие в обмене снятием сигналов с линии А и У. Если задатчик более не собирается использовать магистраль ОШ для передачи следующего слова данных, он освобождает шину, сбрасывая свой ЗАН. Секция передачи данных ОШ может использоваться после этого другим устройством. Если же предполагается передача еще одного или нескольких слов данных в течение этой операции, то сигнал ЗАН должен удерживаться текущим задатчиком до конца операции. [11]
 |
Расчет ошибки ( в % при разных выборках п. [12] |
Репрезентативные выборки претендуют на то, чтобы быть представительными для более широкой совокупности. Один из подвидов такой выборки - вероятностные или случайные выборки. Их построение основывается на том, что если для каждой единицы генеральной - более широкой - совокупности будет выдерживаться равновероятная возможность попасть в число отобранных для исследования, т.е. конкретных людей будут отбирать случайным образом, то такая выборка будет отвечать высшему критерию представительности - она будет репрезентативна для этой широкой совокупности: страны, региона, города. [13]
В математической статистике вводятся аналогичные характеристики, описывающие случайные выборки. [14]
Например, имея большой файл имен и адресов жителей США, можно получить случайные выборки ровно по 10 человек каждого из 50 штатов, не перебирая 50 раз весь файл и не сортируя файл по штатам. [15]
Страницы: 1 2