Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Точечное оценивание
Как и известно, выборка х1, х2, х3,...,хn является реализацией случай-ного вектора (Х1; Х2;... Хn). Это значит, что каждая числовая характеристика выборки есть реализация случайной величины, которая от выборки к выборке может принимать различные значения и, следовательно, сама является случайной. Такую случайную величину называют выборочной функцией или статистикой и обозначают ã=ã. Эта запись выражает зависимость выборочной функции от случайных компонент Хi, i=Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, вектора (Х1; Х2;... Хn). Например, выборочными функциями являются среднее арифметическое Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, статистическая дисперсия Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, модаПрименение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, медиана Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике
Так как выборочная статистика величина случайная, то она имеет закон расрпделения, зависящий от закона распадения случайной величины Х в генеральной совокупности.
Пусть требуется подобрать распределение для исследуемой случайной величины Х по выборке х1, х2, х3,...,хn, извлеченной из генеральной совокупности Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистикес неизвестной функцией распределения F(х). Выбрав распределение (нормальное, биноминальное, показательное или др.), исходя из анализа выборки (например, по вид гистограммы или по виду полигона относительных частот), мы по данным выборки должны оценить параметры соответствующего распределения. Например, для нормального распре-деления нужно оценить параметры m и Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике; для распределения Пуасона – параметр l и т.д.
Как и известно, выборка х1, х2, х3,...,хn является реализацией случай-ного вектора (Х1; Х2;... Хn). Это значит, что каждая числовая характеристика выборки есть реализация случайной величины, которая от выборки к выборке может принимать различные значения и, следовательно, сама является случайной. Такую случайную величину называют выборочной функцией или статистикой и обозначают ã=ã. Эта запись выражает зависимость выборочной функции от случайных компонент Хi, i=Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, вектора (Х1; Х2;... Хn). Например, выборочными функциями являются среднее арифметическое Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, статистическая дисперсия Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, модаПрименение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике, медиана Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике
Так как выборочная статистика величина случайная, то она имеет закон расрпделения, зависящий от закона распадения случайной величины Х в генеральной совокупности.
Пусть требуется подобрать распределение для исследуемой случайной величины Х по выборке х1, х2, х3,...,хn, извлеченной из генеральной совокупности Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистикес неизвестной функцией распределения F(х). Выбрав распределение (нормальное, биноминальное, показательное или др.), исходя из анализа выборки (например, по вид гистограммы или по виду полигона относительных частот), мы по данным выборки должны оценить параметры соответствующего распределения. Например, для нормального распре-деления нужно оценить параметры m и Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике; для распределения Пуасона – параметр l и т.д.
Другие работы
Теплотехника МГУПП 2015 Задача 3.1 Вариант 45
Z24
: 7 января 2026
Во сколько раз уменьшатся потери теплоты излучением в окружающую среду от изолированного паропровода длиной 1 м по сравнению с неизолированным (рис. 2), если:
внутренний диаметр трубопровода d1;
наружный диаметр трубопровода d2;
диаметр изолированного трубопровода d3;
степень черноты трубопровода εт;
степень черноты поверхности теплоизоляционного слоя εти;
температура поверхности теплоизоляционного слоя tти;
температура поверхности трубопровода tт.
150 руб.
Тепломассообмен КГУ Курган 2020 Задача 3 Вариант 66
Z24
: 12 января 2026
Определить удельный лучистый тепловой поток q (в ваттах на квадратный метр) между двумя параллельно расположенными плоскими стенками, имеющими температуру t1 и t2 и степени (коэффициенты) черноты ε1 и ε2, если между ними нет экрана. Определить q при наличии экрана со степенью (коэффициентом) черноты εэ (с обеих сторон).
200 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Управление телекоммуникационными сетями. Вариант 6
Ирина47
: 21 октября 2015
1. Основные термины и определения
1. Что представляет собой единая сеть электросвязи Российской Федерации (ЕСЭ РФ)?
2. Чем отличается корпоративная сеть связи от сети связи общего пользования?
3. Что представляет собой наложенная сеть связи?
4. Что общего между транспортной и первичной сетью связи?
и т.д.
50 руб.
Розрахунок вовчка для подрібнення м’яса
DocentMark
: 19 октября 2012
Зміст
Вступ…………………………………………………………………... 2
Опис, будова та принцип дії вовчка, вибір матеріалів для його виготовлення …………………………………………………………. 5
Вимоги до апарату………………………………………………......... 14
Технологічний розрахунок вовчка…………………………………... 15
Механічний розрахунок вовчка……………………………………... 23
Розміщення та монтаж……………………………………………….. 28
Техніка безпеки………………………………………………………. 30
Перелік використаної літератури……………………………………. 32
20 руб.