лекции / Лекции по ИДС
Применение t-критерия
Чтобы оценить доверительный интервал, используют t-критерий, при заданном уровне значений и количестве экспериментов υ, где υ используют для того чтобы узнать на какой кривой необходимо работать.
В качестве могут быть случайные величины, например, коэффициенты корреляции и коэффициенты регрессии.
Например, имеется случайная величина. Оценка случайной величины может отличаться от истинной характеристики и от оценки, например, коэффициента регрессии при истинном нулевом значении, при этом сама величина может быть ненулевой.
Например, истинное значение отличается от оценки не более чем на величину , если наша оценка больше чем, то считается, что значение.
Содержание
- Природа образования случайных процессов
- Характеристики случайных процессов
- Математическое ожидание
- Функция распределения
- Нормальный закон распределения
- Закон больших чисел
- Влияние параметров на вероятность
- Характеристики скорости изменения случайных процессов во времени
- Корреляционная функция
- Белый шум, цветные сигналы
- Спектральная плотность
- Постановка задачи построения математической модели (идентификация)
- Критерий теории мнк (метод наименьших квадратов)
- Задачи нелинейного программирования
- Основные виды зависимостей между переменными
- Регрессионный анализ. Постановка задачи
- Регрессионный анализ
- Предпосылки регрессионного анализа
- Вывод уравнений коэффициентов методом наименьших квадратов для дополнительного объекта
- Метод наименьших квадратов в матричном виде
- Построение нелинейной модели путем линеаризации
- Методика получения нелинейного уравнения аппроксимируя экспериментальные данные
- Метод нелинейного программирования
- Уравнение винера-хопфа
- Вывод уравнения винера-хопфа
- Применение t-критерия
- Оценка значимости величины
- - Распределение
- Количественные характеристики - распределения
- Односторонний критерий
- Показатели адекватности математической модели. Коэффициент множественной корреляции
- F-критерий адекватности математической модели
- Блок-схема построения математической модели