Оцінка значення аналізу залишкових похибок з точки зору фішерівської теорії оцінок, що дає змогу окреслити зони сингулярності вагової функції під час застосування методу найменших квадратів. Отримання ефективних оцінок за методом найменших квадратів.
Кафедра математичного моделювання, Міжнародний економіко-гуманітарний університет ім. акад.У цьому випадку похибки описуються симетричним, трипараметричним розподілом Пірсона-Джеффріса, який, як і закон Гаусса, має діагональну інформаційну матрицю, і як показали численні дослідження, може бути названим універсальним законом розподілу похибок великих обсягів. Хампеля будь-яка гіпотеза про закон розподілу багатократних вимірів буде відхилена зі збільшенням кількості спостережень [Eljasberg P.E., 1983; Dzhun I. V., 2012; Hampel F. R. and others, 1986]. У той самий час фундаментальні положення методу найменших квадратів (МНК), який і досі є головною процедурою математичного моделювання, Гаусс обґрунтував, спираючись на гіпотезу нормальності розподілу похибок спостережень. З огляду на вищесказане, виникає проблема адаптації процедур МНК до обробки спостережень великих обсягів, похибки яких не є гауссовими. товані до дійсних розподілів похибок спостережень великих обсягів. Згідно з висновками цієї роботи негауссів характер розподілу похибок означає те, що спостереження мають істотно різну вагу.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
