рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Образование
/
Вид работы: Лекции
/
Планирование числа испытаний.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Планирование числа испытаний.

Планирование числа испытаний. - Лекция, раздел Образование, Лекция 2 Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки параметров распределения Сколько Наблюдений Над Случайной Величиной Нужно Произвести Для Того, Чтобы С...

Сколько наблюдений над случайной величиной нужно произвести для того, чтобы с заданной вероятностью можно было утверждать, что отклонение не превзойдет заданного числа при заданной дисперсии.

В этом случае заданы и . По таблице из равенства находим значение аргумента и затем решаем неравенство относительно : .

Пример 4.СКВО измерения глубины моря равно 30 м. Сколько надо сделать промеров, чтобы определить глубину моря с ошибкой не более 20м, если надежность этого заключения должна быть не меньше 0.9?

Решение. . . Из таблицы находим . Отсюда и

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Лекция 2 Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки параметров распределения

На сайте allrefs.net читайте: Лекция 2.

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Планирование числа испытаний.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки параметров распределения
Для того, чтобы статистические оценки давали хорошее приближение оцениваемых параметров, они должны быть несмещенные, эффективные и состоятельные. Несмещеннойназывается ст

Интервальные оценки параметров распределения
Точечной называют оценку параметров распределения, которая выражается одним числом, например, среднее арифметическое является точечной оценкой математического ожидания, статистическая дисперсия явл

Интервальные оценки математического ожидания
Пусть для выборки объема признака

Задача о надежности определения математического ожидания при заданной точности
1. Пусть объем выборки велик, например . В этом случае, в соответствии с теоремой Ляпунова среднее арифметич

Интервальная оценка дисперсии
Иногда приходится оценивать неизвестную дисперсию случайной величины по статистической дисперсии выборки .

Выравнивание статистических рядов
Всякому статистическому ряду присущи черты случайности, вызванные ограниченностью числа произведенных испытаний, ошибками наблюдения и другими причинами. При увеличении выборки эти черты случайного

Критерий согласия Пирсона
Критерий Пирсона применяется, если объем выборки , а интервалы содержат более 5 вариант. Рассмотрим

Критерий Романовского
Романовский предложил простой критерий для оценки расхождения между теоретическими и экспериментальными частотами. Согласно этому критерию находится число