Статистика одномерных распределений

Статистика одномерных распределений . ..............392  [c.376]

Статистика одномерных распределений  [c.392]


Статистика одномерных распределений 395  [c.395]

Статистика одномерных распределений 397  [c.397]

Статистика одномерных распределений 399  [c.399]

Статистика одномерных распределений 401  [c.401]

Статистика одномерных распределений 403  [c.403]

Статистика одномерных распределений 405  [c.405]

Статистика одномерных распределений 407  [c.407]

Статистика одномерных распределений 411  [c.411]

Статистика одномерных распределений 413  [c.413]

Для динамических систем, рассмотренных в 4а, этот анализ показывает, что, глобальным образом, поведение Fn(x) (для "хаотических" систем с инвариантным распределением F(x)) качественно отличается от поведения Fn(x) (для "стохастических" систем, образованных независимыми одинаково распределенными величинами с одномерным распределением F(x)). Это говорит о том, что для рассматриваемых моделей максимум является хорошей статистикой в рассматриваемой проблеме различимости "хаотичности" и "стохастичности" Но, разумеется, это не исключает того, что может найтись "хаотическая" система вида хп+ = f(xn,xn-i,--. , Zn-Jt А) с достаточно большим k, которую будет трудно отличить от "стохастического белого шума" пусть и по большому, но конечному числу наблюдений.  [c.229]


Для изучения одномерных статистических совокупностей используются вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа, изучаемые в курсах теории статистики.  [c.96]

По данным отчетного года, выбранного в качестве базового при нормировании, определить по каждому интервалу (поставки) объем поставки и суточные объемы отпусков в них, соответственно рассчитать суммарные объемы отпуска за эти же интервалы (поставки). По аналогии с нахождением плотности распределения для одномерной случайной величины, как было показано ранее, определить по полученной выше выборке плотность распределения двухмерной случайной величины QU (где Q — объем поставки нормируемой марки МР в интервале, U — суммарный объем расхода этой же марки за интервал поставки), коэффициент корреляции между данными двумя факторами — Q и U. Эти расчеты необходимо выполнить методами, применяемыми в математической статистике [16, с. 156]. Полученная плотность распределения двухмерной случайной величины (Q /), отражающая связь между факторами, будет выглядеть следующим образом  [c.300]

Статистику также можно использовать в проверках степени согласия, чтобы определить, согласуется ли определенная модель с наблюдаемыми данными. Эти проверки выполняют вычислением значимости (уровня статистической значимости) выборочных отклонений от предполагаемых теоретических (ожидаемых) а также можно выполнить как на основе таблиц сопряженности, так и на основе таблиц распределения частот (одномерная табуляция). Расчет ж определение ее уровня статистической значимости выполняется изложенным выше способом.  [c.577]


Имея некоторое представление о характере интенсивности, частоты появления тиков (по крайней мере, на примере обменных курсов валют), а также представление об одномерных распределениях междутиковых интервалов (т —Tf i), естественно теперь обратиться к статистике в поведении  [c.392]

Смотреть страницы где упоминается термин Статистика одномерных распределений

: [c.400]    [c.596]    [c.695]