Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?
Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже.
Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал.
Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее. ✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать». Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами! Определение 5.4.
Пусть – наблюдение и случайная величина зависит как от наблюдения так и от неизвестной величины . Случайная величина называется центральной статистикой для величины , если: 1) функция распределения известна (то есть никаким образом не зависит от неизвестного параметра ), 2) при всех реализациях наблюдения одновременно функция непрерывна и строго монотонна по (например, при всех функция непрерывна и возрастает по ). Предположим, что некоторым образом построена центральная статистика для – , поскольку функция распределения известна (условие 1), то всегда можно найти числа и такие, что: . Поскольку функция непрерывна по при всех реализациях наблюдения , то при каждом существуют решения и системы уравнений (рисунок 5.1): Рисунок 5.1. Если функция возрастает по при всех реализациях наблюдения, тогда события и эквивалентны и вероятности событий равны, то есть: . Пусть статистики и , тогда интервал является доверительным интервалом для с уровнем доверия , поскольку для всех допустимых значений параметра : , следовательно, . Если функция убывает по при всех реализациях наблюдения, тогда эквивалентны события и и равны вероятности: . Пусть статистики и , тогда интервал является доверительным интервалом для с уровнем доверия , поскольку для всех допустимых значений параметра : , тогда, Аналогичным образом, с помощью центральной статистики могут быть построены доверительные границы.
|