Вычисление - дисперсия - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 3
Русский человек способен тосковать по Родине, даже не покидая ее. Законы Мерфи (еще...)

Вычисление - дисперсия

Cтраница 3


Рассмотрим несколько примеров вычисления дисперсии. Используем случайные переменные, описанные в предыдущем пункте, и вычисленные для них средние.  [31]

32 Определение среднеквадратической ошибки системы ( пример 8. [32]

Очевидно, что порядок вычисления дисперсии ошибки во временной области а ( t) будет такой же, как и в случае определения реакции на детерминированное возмущение.  [33]

34 Зависимость среднего квадратического отклонения числа нулей квазигармонического процесса с различными функциями корреляции от безразмерного параметра времени в. [34]

Изложенный выше приближенный метод вычисления дисперсии числа пересечений можно распространить на случай ненулевого уровня ( Н 0), а также обобщить на сумму гармонического колебания и квазигармонического случайного процесса. Окончательные формулы оказываются при этом, естественно, более сложными.  [35]

Напомним, что при вычислении дисперсии, возводя в квадрат ошиб-и, мы тем самым делаем величины неотрицательными. Существует, однако, другой способ сделать их неотрицательными независимо от того, были ли ошибки первоначально отрицательными или положительными. Действительно, возьмем абсолютное значение ошибки ( модуль) и рассмотрим следующую весьма простую процедуру оценивания стандартного отклонения.  [36]

В основу алгоритма ИСОМАД положено вычисление внутригруппо-вых дисперсий, центрами которых являются выборочные средние. Однако по сравнению с похожими другими алгоритмами ИСОМАД имеет преимущество - в нем содержится ряд эвристических процедур, участвующих в процессе итерации, резко повышающих эффективность алгоритма. В этом смысле он наиболее полно отвечает интуитивному представлению об итерационной кластеризации для широкого класса данных.  [37]

Это свойство часто используют при вычислении дисперсии.  [38]

Дело не в том, что само вычисление дисперсии представляет сложность, а в том, что этого нельзя сделать, не задав во всех деталях модель образования текста. Обычно для полного задания такой мо - Дели просто не хватает эмпирических данных.  [39]

В качестве примера в табл. 3.2 приведено вычисление дисперсии по сгруппированным данным, полученным при сравнительном изучении двух аналитических методов.  [40]

Если постулируется экспоненциальный закон надежности, то вычисление дисперсии по формуле ( 30 - 153) отнимает много времени, проще построить теоретическую функцию распределения и проверить сходимость эмпирической и теоретической кривых.  [41]

В нижней части для сопоставления приведены результаты вычисления дисперсий ( вектор Sp) другим способом - с помощью матриц AR, BR эквивалентной формы Коши, введенных в разд.  [42]

КФ берется положительным без знака абсолютного значения, поэтому вычисление дисперсий по КФ не встречает затруднений.  [43]

Все четыре метода точны при отсутствии ошибок вычисления, но вычисление дисперсии при отсутствии вычислительной машины часто занимает много времени.  [44]

Последнее выражение указывает на важность учета даже небольшой корреляции при вычислении дисперсии от выборки большого объема.  [45]



Страницы:      1    2    3    4