![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Выбор аппроксимирующего распределения.
Часто исследователь не имеет возможности вследствие недостаточной изученности явления сделать выбор статистической модели для описания результатов наблюдений на основе теоретических соображений. В этом случае он осуществляет выбор аппроксимирующего распределения эмпирическим путем с последующей проверкой адекватности выбранной модели реальному явлению. Эмпирическими распределениями широко пользуются при моделировании функционирования различного рода сложных систем методом Монте-Карло, а также при прогнозировании возможных исходов в последующих опытах на основе имеющейся информации. Существует несколько методов аппроксимации эмпирических распределений. Метод выбора и оценки параметров аппроксимирующего распределения Пирсона. Для выбора вида аппроксимирующей функции Пирсон предложил использовать график, на котором по оси абсцисс отложено значение квадрата коэффициента асимметрии На рисунке показано, как размещаются в указанной системе координат распределения: нормальное, равномерное, экспоненциальное (представленные точками, так как они не имеют параметра формы), логарифмически нормальное, гамма-распределение, бета-распределение Стьюдента (представленные кривыми, поскольку у них имеется один параметр формы), бета-распределение (имеющее два параметра формы и занимающее определенную область). Для выбора графика аппроксимирующей функции распределения необходимо знать значения
Рис.11.1- Области, соответствующие различным распределениям в системе координат и области, соответствующие различным распределениям Пирсона в системе координат Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение
Необходимые для получения оценок
откуда: Значения случайных величин Пирсон предложил семь типов распределений, позволяющих описывать большую область изменений
где началом отсчета для х служит среднее значение. Вид решения зависит от постоянных величин c0, с1 и c2, которые связаны простыми соотношениями с моментами соответствующего распределения вероятностей:
В качестве частных решений уравнения получаются рассмотренные выше нормальное распределение бета-распределение (распределение Пирсона типа I) и гамма-распределение (распределение Пирсона типа III). Распределения Пирсона типа II симметричны относительно центральной ординаты и имеют конечный размах, типа IV асимметричны с неограниченным в обоих направлениях размахом, типа V асимметричны с ограниченным с одной стороны размахом (0< = х < Область точек ( Более подробно с распределениями Пирсона и методами подбора аппроксимирующих кривых можно познакомиться в литературе.
|