Reeșantionare - o enciclopedie mare de petrol și gaze, hârtie, pagina 1
reeșantionare
Reeșantionare este formată prin eliminarea articolelor din populație și apoi să se întoarcă după măsurarea parametrilor de calitate. Că unele de recuperare și de întoarcere poate fi efectuată în mod repetat. [1]
Tehnica probelor repetate intenționat, de fapt, pentru a verifica conformitatea cu structura internă a soluțiilor de cluster în populație. Faptul că aceleași clustere se găsesc în diferite subgrupuri, atunci când acestea sunt supuse acelorași metode de cluster nu dovedesc validitatea deciziei. Cu alte cuvinte, atunci când o încercare de a repeta soluția de cluster este respinsă, dar o repetare de succes nu garantează autenticitatea acestei decizii. [2]
Luați în considerare dimensiune n resampled structurii exponențială. Trebuie remarcat faptul că, atunci când ipotezele generale de tip ipoteze de regularitate (§ XI 1.2) primul dintre aceste proprietăți este caracteristic pentru structura exponențială și, prin aceasta atrage după sine executarea unui al doilea. [3]
Xn - reeșantionării a distribuției negativ binomială cu parametrii r și W, unde r este fixă (r 0), iar valoarea W este necunoscut. [4]
Xn - eșantion aleator dintr-o distribuție uniformă pe intervalul (O, W), unde valoarea W este necunoscută. [5]
Xn - reeșantionare distribuției gamma cu parametrii și I7 în care valoarea 0 este stabilită, iar valoarea parametrului W este necunoscut. Xn și fie T-stat este definit ca în Ex. [6]
Xn - reeșantionare de distribuție gamma cu parametrii Wt și Wz, valorile care sunt necunoscute. [7]
Xn - eșantion aleator dintr-o distribuție uniformă pe intervalul (W, W2), unde valorile parametrilor n și WZ sunt necunoscute. [8]
Xn - eșantion aleator dintr-o distribuție uniformă pe intervalul (W - 1 W - rl), în care W este necunoscut valoarea parametrului. [9]
X - un eșantion aleatoriu din distribuția Poisson cu media Sho, și lăsați valoarea W0, statistici necunoscute și sugerează că o distribuție a priori pentru W este o distribuție gamma. [10]
Xn - eșantion aleator dintr-o distribuție normală în care media M și R sunt necunoscute măsură de precizie și supuse evaluării. [11]
Xn - eșantion aleator dintr-o distribuție normală cu valoare necunoscută valoarea W și ținta medie a măsurii de precizie g, în care înainte de distribuție W este normal cu o medie n și o măsură a preciziei de t și să fie evaluate W valoarea atunci când funcția pierdere L (w, d) (w - d) 2 și cu nivelul de observație. [12]
Dar valoare atunci când re-eșantionare. și X, sunt independente, iar acestea vor fi dependente de proba-repetiție liberă. [13]
Să presupunem că există un eșantion aleatoriu consistentă dintr-o distribuție normală cu media n și deviația standard, de asemenea. [14]
Să presupunem că eforturile sunt treptat eșantionat dintr-o distribuție uniformă pe intervalul (a, b) la un preț cu fiecare observație. [15]
Pagini: 1 2 3 4