Статистический вывод - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Поосторожней с алкоголем. Он может сделать так, что ты замахнешься на фининспектора и промажешь. Законы Мерфи (еще...)

Статистический вывод

Cтраница 2


Определите критическое значение и сделайте статистический вывод, соответствующий полученным результатам.  [16]

В традиционном курсе по теории статистического вывода основное внимание уделяется критериям значимости, для которых базовой моделью служит кривая нормального распределения.  [17]

Одним из основных понятий теории статистического вывода ( как параметрической, так и непараметрической) является понятие выборочного распределения.  [18]

Уравнение (38.47) является основным для статистических выводов.  [19]

Найдите критическое значение х2 и сделайте статистический вывод, соответствующий полученным результатам.  [20]

Многие практически важные задачи сводятся к получению статистических выводов относительно всех или некоторых неизвестных параметров одномерной функции распределения, принадлежащей априори известному параметрическому семейству функций.  [21]

I, II нам неоднократно встречалась форма статистического вывода, называемая проверкой гипотез.  [22]

Теория информации позволяет унифицировать известные результаты теории статистических выводов, что наглядно показано в работе С.  [23]

В книге систематически изложены основные разделы теории статистических выводов. Наиболее подробно рассмотрены методы получения оценок, эффек-тивность оценок при квадратичной функции потерь, свойства оценок максимального правдоподобия, а также вопросы допустимости различных оценок. Строгие утверждения комментируются пояснительными примерами ( их свыше ста), в конце каждой главы помещены задачи ( их более двухсот), многие из них представляют самостоятельный интерес.  [24]

В 1939 г. Фаулер и Гуггенгейм [4] дали статистический вывод уравнения ( 5) применительно к описанию локализованной адсорбции газов на поверхности твердого тела.  [25]

Ее автор говорит о том, что значение статистического вывода не может зависеть от используемой шкалы измерения.  [26]

Возможность использования материалов выборочного наблюдения всецело обусловливается характером статистических выводов. Если группа объектов взятая из всей их массы, является типичным представителем этой массы, то нет необходимости производить сплошное наблюдение всех объектов. Вывод, сделанный на основе выборочного наблюдения, в каждом отдельном случае имеет различную степень достоверности. Эта достоверность зависит от степени однородности изучаемой массы, от полноты наблюдения, от способа отбора объектов, охватываемых выборочным наблюдением.  [27]

Размер квадрата также играет существенную роль в справедливости статистических выводов.  [28]

Незнание априорного распределения оказалось столь разрушительным для обоснованности статистических выводов из теоремы Байеса, что эта теорема была почти исключена из статистических исследований.  [29]

Незнание априорного распределения оказалось столь разрушительным для обоснованности статистических выводов из теоремы Байеса, что эта теорема была почти исключена из статистических исследований. Однако во второй трети XX века байесовский подход вновь получил некоторое развитие, благодаря важной роли, которую он играет при поиске допустимых и минимаксных оценок ( см. замечания в I. Все более распространялась мысль о том, что последовательное применение формулы Байеса ( когда после каждого наблюдения апостериорные вероятности пересчитываются и на следующем шаге они используются как априорные вероятности) снижает роль исходного априорного распределения, так как после многократного пересчета исходное распределение вряд ли оказывает влияние на заключительное апостериорное распределение.  [30]



Страницы:      1    2    3    4