Kezdőlap (Paraméter)

 Matematika 

Tudod-e, hogy mi mi? MiMi az útmutató tudástár.
  » »
 
   

Paraméter

Matematika  Paralelogramma  Paraméteres statisztikai próbák

paraméter
Egyenletben szereplő tetszőleges értékű állandó, műszaki mutató, jellemző érték, parabola fókusza és vezérvonala közti távolság.


Határozd meg az alábbi paraméteresen megadott függvény x változó szerinti első deriváltját a t paraméter függvényében!
Add meg a derivált függvény értelmezési tartományát a t paraméter függvényében!
8. feladat
Nehézségi szint: ...

Paraméteres eljárások, varianciaanalízisEgyszempontos varianciaanalízisAz egyszempontos varianciaanalízis elveTöbbszörös összehasonlításokAz egyszempontos varianciaanalízis feltételeiA varianciaanalízis elvégzéséhez, a számításokhoz szükséges képletek.

Paramétervektorok
Fontos speciális eset, mikor θ θ 1 θ 2 θ k k valós paraméterből álló vektor, vagyis Θ k . Ebben az esetben a maximum likelihood probléma egy többváltozós függvény maximalizálása.

Paraméteres statisztikai próbák fogalma
Azok a statisztikai próbák, melyek alkalmazása csak előirt eloszlású statisztikai sokaság esetén lehet-séges
Parciális rugalmassági együtth fogalma ...

1. ~es próbák
Arányskála mérési szint (pontos számértékkel megadott ~) esetén elfogadott statisztikai próba két mérés (hatásnak kitett, illetve hatásnak nincs kitéve) összehasonlítására a t-próba.

Két ~es általánosított probléma: Az alapprobléma ~es változata, azaz adott egy {Hm,n} halmazsorozat. Határozzuk meg hogyan függ az m és n ~ektől halmazunk elemszáma.

~ek: pozitív egész; <<
Alkalmazás: Egy kísérletet -szer megismételek, mekkora valószínűséggel fog bekövetkezni -szor az az esemény, amely egy kísérletben valószínűséggel következik be.
Ha visszatevéssel kihúzok tárgyat, és az adott tulajdonságúak számát vizsgálom, az is kísérlet.

~becslés ARCH(1) modellre: maximum likelihood:
az f() függvény az feltételes eloszlása:
A -ln(L) minimuma fogja megadni az és ~eket.

~transzformációt jelenti. A ~transzformációt követően az ív kezdő- és végpontjára
teljesül, ezekben a pontokban az érintővektorok
következtében ...

A ~becslés ismertetett elve és a (7.10), (7.11).egyenletek többváltozós lineáris összefüggések ~einek becslésére is általánosíthatók. Az
(7.15)
lineáris modell ~einek becslései n darab mérésből az m + 1 ismeretlenes ...

Az a ~ becslését torzítatlannak nevezzük, ha az várható értéke a-val egyenlő: . Eszerint például egy statisztikus sokaságból vett mintán, a korrigált empírikus szórásnégyzet kiszámítása a statisztikai sokaság szórásnégyzetének torzítatlan becslését szolgáltatja.

A becsült ~ekkel bármely x* változóhoz kiszámítható egy érték várható értékének szórása:
(7.22) ...

1. A cikkek ~eit köszönöm, egyelőre nem találtam meg őket, ha esetleg neked megvannak, szívesen veszem a fénymásolatokat, scanneléseket, vagy ha tudod a magyarországi fellelhetőségüket, azokat az infokat.

ahol , és az ~eket hozzárendeljük minden -hez és választunk egy megfelelő csomóvektort. A kontrollpontok lesznek az egyenletrendszer keresett db ismeretlenje.

ahol ~ű binomiális eloszlású valószínűségi változó. 2. A központi határeloszlás-tétel lokális alakjából (azaz a 2.15. Tételből) vezessük le annak integrál alakját (azaz a 2.14. Tételt). 3. Legyenek független, azonos eloszlású valószínűségi változók, , , .

akkor ha valamely a ~értékre a T leképezésnek van n periódusú pontja (más szóval a T n-edik iteráltjának van fixpontja), akkor minden, a fenti értelemben n-nél kisebb m-re T-nek van m periódusú pontja. Speciálisan, ha T-nek van 3 periódusú pontja, akkor bármely periódus előfordul.

Statisztika (Statistics) A mintából (megfigyelési adatokból) számított mennyiségek, rendszerint a populáció ~einek becslései. Mivel valószínűségi változók függvényei, maguk is valószínűségi változók.

Az elemi algebrában ~nek nevezett fogalom talán a legérdekesebb, legnehezebben leírható: ez olyan mennyiség, melynek értéke nem lényeges, így tulajdonképp ismeretlen, de nem cél a kiszámolása. Tulajdonképp egy rögzített szám (így nem feltétlenül változó), csak betűvel kiírva.

Ha az alapfelület és a képfelület egyenleteinek ~ei között megfelelő matematikai összefüggést adunk meg, melyet a egyenletekkel fejezünk ki, akkor olyan kapcsolatot állítottunk fel a két felület pontjai között, amely szerint az alapfelület minden pontjának van megfelelője a képfelületen.

Látható, hogy az n-edfokú polinomnak n+1 darab ~e van (ezek az ai együtthatók, i=0, 1, ... n). Középiskolás tanulmányainkból tudjuk, hogy három pont-párra egy parabola (azaz másodfokú polinom) illeszthető.

Gyakran találkozunk olyan differenciálegyenletekkel, amelyekhez találunk egy ~(eke)t tartalmazó képletet, mely rendelkezik azzal a tulajdonsággal, hogy a ~(ek) adott intervallum(ok)ból való választásai esetén előálló formulák a differenciálegyenlet összes megoldását megadják.

Regresszió alapötlete, magyarázó változók, eredményváltozó, proxy változó, dummy változó, lineáris kétváltozós regresszió, reziduumok, reziduális szórás, korreláció, kovariancia, elaszticitás, többváltozós lineáris regressziós modell, ~ek becslése, elaszticitás, korrelációs mátrix, ...

Online adatbázisából a meteorológiai ~ek alakulását ismerhetjük meg (mint hőmérséklet, páratartalom, szélsebesség, szélirány, UV-B sugárzás - 3.6 ábra és 3.7 ábra).

- A parabola azoknak a pontoknak a halmaza a síkban, amelyek a sík egy pontjától és egy a pontra nem illeszkedő egyenesétől egyenlő távolságra helyezkednek el. Az adott pont a parabola fókuszpontja, az egyenes pedig a vezéregyenese. A fókuszpont távolsága a vezéregyenestől a parabola ~e.

Lambert megoldása egyenértékű annak az elhelyezkedési ~nek a meghatározásával, amely minimalizálja az ...

Lásd még: Lásd még: Mit jelent Függvény, Eloszlás, Valószínűség, Egyenlet, Halmaz?

◄ Paralelogramma   Paraméteres statisztikai próbák ►
 
RSS Mobile