Проведенные эксперименты позволяют сделать выводы о том, что оценка с.к.0., определяемая формулой (2.33) для нормально распределенной случайной величины, не только не уступает по точности, но и в большинстве случаев превосходит оценку Sk, получаемую с помощью формулы (2.32). Причем, как для фиксированного k, так и для k, рекомендуемого для определения закона распределения случайной величины по выборочным данным информационным методом. Во всех случаях обе оценки не выходят за пределы доверительных интервалов, что позволяет рекомендовать формулу (2.32) для практического применения. [c.43]
Информационный метод анализа точности и стабильности ТП повышает информативность контроля по альтернативному признаку. В основе метода лежит предложенная оценка смещения центра рассеивания размеров — альтернативное среднее, рассчитываемое по результатам альтернативного контроля, т. е. без измерений. Показано, что распределение альтернативного среднего имеет условия сходимости к нормальному распределению. Свойство нормальности распределения альтернативного среднего позволило предложить критерий значимости смещения центра рассеивания размеров относительно середины поля допуска. Это дает возможность оценить текущее состояние ТП более оперативно по сравнению с традиционными методами анализа точности и стабильности, поскольку в качестве исходных данных используются результаты, полученные с помощью предельных калибров, а не результаты измерения каждой детали. Предлагаемый критерий значимости изменения состояния ТП устойчивее к "засорениям", чем критерий, определяемый с помощью среднего арифметического значения. Влияние погрешностей измерения на мощность критерия для альтернативного среднего также меньше, чем на мощность критерия для среднего арифметического. [c.67]
Величина ta - а. — квантиль нормального распределения. Доверительный интервал для коэффициента информационной связи / по аналогии с (4.9) и с учетом формулы (4.3) можно найти из неравенства [c.74]
В принятой системе планирования затрат каждая смета, структурированная по элементам и местам возникновения затрат, одновременно служит инструкцией по распределению фактических затрат, поскольку только таким образом обеспечивается нормальное сопоставление плановых и фактических показателей. Подобный подход, в принципе, можно обязать использовать при построении системы оперативного планирования. В таком случае любая компьютерная распечатка, генерируемая информационной управленческой системой, должна стать основой для планирования, в противном случае она действительно не важна для менеджеров. [c.131]
Шестая часть посвящена оценкам максимального правдоподобия, которые, конечно, являются идеальным объектом для демонстрации мощи развиваемой техники. В первых трех главах исследуется несколько моделей, среди которых есть многомерное нормальное распределение, модель с ошибками в переменных и нелинейная регрессионная модель. Рассматриваются методы работы с симметрией и положительной определенностью, специальное внимание уделено информационной матрице. Вторая глава этой части содержит обсуждение одновременных уравнений при условии нормальности ошибок. В ней рассматриваются проблемы оценивания и идентифицируемости параметров при различных (не)линейных ограничениях на параметры. В этой части рассматривается также метод максимального правдоподобия с полной информацией (FIML) и метод максимального правдоподобия с ограниченной информацией (LIML), особое внимание уделено выводу асимптотических ковариационных матриц. Последняя глава посвящена различным проблемам и методам психометрики, в том числе методу главных компонент, мультимодальному компо- [c.16]
Процесс оценки считается источником независимых, нормально распределенных ошибок, дисперсия которых известна. Однако принимающий решения не уверен относительно их среднего значения. Он выражает эту неуверенность (неопределенность) в виде нормального априорного распределения. Затем можно получить наблюдения о результатах процесса оценки и вычислить функции правдоподобия этих наблюдений в предположении какого-либо частного значения для средней ошибки. Это дает нам все необходимые элементы для вычисления апостериорного распределения среднего значения ошибки на основе теоремы Байеса, которая служит руководящим принципом для обучения или для усвоения данных. Отсюда мы можем перейти к ожидаемой ценности выборочной информации (EVSI), а при некоторых представлениях о стоимости сбора данных— к разработке оптимальной программы сбора данных или информационной системы для нужд руководства. Изложим теперь основные этапы связанного с этой программой анализа, логические принципы которого совпадают с теми, которые обсуждались в гл. 5. [c.107]
Как видно из сравнения формул (5) и (Т), условная энтропия для нормального распределения погрешности отличается от условной энтропии равномерного распределения только произведением, стояпшм под знаком логарифма. Отсюда вытекает вывод о том, что с информационной точки зрениярезультат, имеющий нормальное распределение погрешности, дает такое же количество информации, как и результат с равномерным распределением погрешности, если только 2Д = v/ 2rrea. При этом дисперсия равномерного распределения на порядок превышает дисперсию нормального распределения. [c.244]
Торговля ценными бумагами носит распределенный характер. Прэто-му для нормального функционирования рынка ценных бумаг огромное значение имеет информация о параметрах функционирования ры[нка, порождаемая одними участниками и потребляемая другими. Мржно сделать вывод, что параллельно с фондовым рынком в России формрфу-ется и информационный рынок. [c.328]
Из рассмотрения метода нормированного размаха — R/S-анализа — можно выделить два важных с информационной точки зрения показателя показатель Херста Н и среднюю длину цикла. Существование длины цикла имеет важное значение для оценки инерции движения. Величина Н, отличная от 0.5, означает, что вероятностное распределение не нормально. Если 0 < Н < I, то ряд является фракталом. Поведение фрактального временного ряда отличается от случайных блужданий. Мы рассмотрели понятия персистентности и долгосрочных корреляций, но существуют и другие отличия в его характере мы рассмотрим их внимательно в гл. 9. Теперь же перейдем к рынкам капитала. [c.106]