![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Построение доверительных границ при нормальном
распределении. Формулы (221) – (223) позволяют находить доверительные границы, при условии, что функция распределения оценки известна. На практике очень широко используется нормальная функция распределения, т.к. многие оценивающие функции удовлетворяют условиям ЦПТ и, следовательно, имеют нормальное распределение. В такой ситуации за параметр положения нормальной функции распределения принимается точечная оценка ã, такая, что E (ã)= a, а за параметр её рассеивания – выборочный стандарт оценки s ã . По этим данным можно перейти от элементов спектра оценивающей функции ai к параметрам ti стандартной нормальной функции распределения, выполняя нормирование: ti = (ai – ã) / s ã , (224) где i – индекс границы (нижней или верхней). Из соотношения (224) получаем: a н = ã + tн ∙ s ã . (225) a в = ã + t в∙ s ã С другой стороны, формулы (223) позволяют определить стандартизованные границы ti через заданную доверительную вероятность g или уровень значимости a следующим образом: t н = arg(F = (1 – g) / 2) = arg(F = a / 2); t в = arg(F = (1 + g) / 2) = arg(F = 1 – a / 2). При этом, в силу того, что стандартная нормальная функция распределения обладает известным свойством F (t) + F (– t) = 1, стандартизованные границы будут связаны между собой таким соотношением: t н = – t в = – tP, где индекс P принимает значение либо доверительной вероятности g, либо уровня значимости a в зависимости от структуры таблиц. Окончательно, границы симметричного двухстороннего доверительного интервала для нормально распределенной оценивающей функции, параметры которой оценены по выборочным данным, можно построить, объединив все полученные результаты: a н = ã – tP ∙ s ã . (226) a в = ã + tP ∙ s ã 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 Задача 3.4. Среднее арифметическое из 12 -и некоррелированных наблюдений угла равно Решение.
|