Файл: Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 09.04.2024

Просмотров: 580

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Ста тистина

По

Гц

Гц

Гі2

 

 

 

 

 

 

 

 

947

 

 

 

 

 

 

 

Таблица

В.11

К р и т е р и и о т б р а с ы в а н и я выбросов

[3]

 

 

Чілсло

 

 

1 — а

 

 

 

наблюдении

 

 

:

 

0,95

0,98

0,99

0,995

п

 

0,70

0,80

0,90

3

 

0,684

0,781

0,886

0,941

0,976

0,988

0,994

4

 

0,471

0,560

0,679

0,765

0,846

0,889

0,926

5

 

0,373

0,451

0,557

0,642

0,729

0,780

0,821

6

 

0,318

0,386

0,482

0,560

0,644

0,698

0,740

7

 

0,281

0,344

0,434

0,507

0,586

0,637

0,680

8

 

0,318

0,385

0,479

0,554

0,631

0,683

0,725

9

 

0,288

0,352

0,441

0,512

0,587

0,635

0,677

10

 

0,265

0,325

0,409

0,477

0,551

0,597

0,639

11

 

0,391

0,442

0,517

0,576

0,638

0,679

0,713

12

 

0,370

0,419

0,490

0,546

0,605

0,642

0,675

13

 

0,351

0,399

0.467

0,521

0,578

0,615

0,649

14

 

0,370

0,421

0,492

0,546

0,602

0,641

0,674

15

 

0,353

0,402

0,472

0,525

0,579

0,616

0,647

16

 

0,338

0,386

0,454

0,507

0,559

0,595

0,624

17

 

0.32S

0,373

0,438

0,490

0,542

0,577

0,605

18

 

0,314

0,361

0,424

0,47S

0,527

0,561

0,589

19

 

0,304

0,350

0,412

0,462

0,514

0,547

0,575

20

 

0,295

0,340

0,401

0,450

0,502

0,535

0,562

21

 

0,287

0,331

0,391

0,440

0,491

0,524

0,551

22

 

0,280

0,323

0,382

0,430

0,481

0,514

0,541

23

 

0,274

0,316

0,374

0,421

0,472

0,505

0,532

24

 

0,268

0,310

0,367

0,413

0,464

0,497

0,524

25

 

0,262

0,304

0,360

0,406

0,457

0,489

0,516

Л И Т Е Р А Т У Р А

1. Fisher

R. A . , Yates F . , Statistical Tables for Biological,

Agricultural and

 

Medical Research,

Oliver and

Boyd,

L t d . , Edinburgh

and

London, 1953.

2.

Merrington M . , Thompson С. M . , Biometrika,

33,

73—88

(1943).

3.

Dixon

W . J., Massey F. J., Jr., Introduction to Statistical Analysis, 2nd

 

ed., M c G r a w - H i l l ,

N . Y . , 1957.

 

 

 

 

 

 

 

4.

Mann

H . В . , Whitne y D . R.,

Annals

Math.

Stat.,

18,

52—54 (1947).

5.

Bendat

J. S., Piersol A . G., Measurement and

Analysis

of Random Data,

 

W i l e y ,

N . Y . , 1966; есть русский перевод: Б е н д а т Д ж . и П и р с о л А . , Изме ­

 

рение

и а н а л и з

с л у ч а й н ы х

процессов,

изд-во

«Мир»,

1971.

6.

Christ

С. F.. Economic Models and

Methods,

W i l e y ,

1966.

7.

D u r b i n

J., Watson G. S., Biometrika,

37,

409

(1950);

38,

159 (1951).


П Р Е Д М Е Т Н Ы Й У К А З А Т Е Л Ь

А в т о к о р р е л я ц и о н н а я

ф у н к ц и я 38,

 

829

 

 

 

 

 

 

— стационарной

функции

38

Автоковариация

42

 

 

 

Алгебраических

у р а в н е н и й решение

 

879

 

 

 

 

 

 

А л ь т е р н а т и в н а я

гипотеза

132

 

А н а л и з дисперсионный 346

 

Аномальные

значения 177

 

Ансамбль

18

 

 

 

 

 

среднее

значение

34,

36

 

— — д л я

динамической

модели

 

38

 

 

 

 

 

 

дисперсия 41

— выборочной дисперсии 78

— х а р а к т е р и с т и к и ,

таблица

50

Апостериорная

вероятность

865

А п р и о р н а я

вероятность

122,

865

Бартлетта критерий

151

 

 

Б е л ы й

ш у м

831

 

 

 

Б и н о м и а л ь н о е

распределение

вероят ­

ности

53,

54

 

 

 

Б о к с а — Вильсона

метод 546

Б р о у н о в с к о е

движение

36

 

— — а в т о к о р р е л я ц и о н н а я ф у н к ц и я 40

— среднее значение 36

— среднее квадратическое значе­ ние 37

В а р и а ц и и коэффициент 42 В з а и м н а я к о р р е л я ц и о н н а я ф у н к ц и я

 

43,

828

 

 

 

— с п е к т р а л ь н а я

плотность

828

Взаимодействие

параметров

193

Вероятность

24,

863

 

д в у м е р н а я

плотность распределе ­

 

н и я

31

 

 

 

— м а р г и н а л ь н а я

плотность

р а с п р е ­

 

д е л е н и я 29

 

 

 

определение

863

 

у с л о в н а я

29

 

 

Весовая

ф у н к ц и я

773

 

 

 

В е и б у л л а распределение

вероятно ­

сти

57

 

 

 

 

 

 

 

 

Воспроизводимость результатов

18

Винера

—-

К а л м а н а

метод

670

 

Восхождение на вершину х о л м а

546

Входной

сигнал

826

 

 

 

 

 

тип

830

 

 

 

 

 

 

Выборка

с л у ч а й н а я

72

 

 

Выборки

объем

 

137

 

 

 

 

Выбор

масштаба

193

 

 

 

Выборочная

дисперсия

72

 

 

Выборочное

пространство

24

 

— среднее

72

 

 

 

 

 

 

Выборочные ф у н к ц и и 18

 

 

Выборочный

коэффициент

к о р р е л я ­

ции

93

 

 

 

 

 

 

 

 

Гамма - распределение

57

 

 

Гамма - функция

63

 

 

 

 

Гармонический

а н а л и з

328

 

 

Гаусса

З а й д е л я

метод

404,

414

Г е н е р а л ь н а я

совокупность

24

 

Гессе

м а т р и ц а

549

 

 

 

 

Гипергеометрическое

 

распределение

вероятности

55

 

 

 

 

 

Гипотеза

а л ь т е р н а т и в н а я

132

 

— н у л е в а я

 

132

 

 

 

 

 

 

Гипотез

проверка

114

 

 

 

— —

относительно

средних 141

— — д л я дисперсий

 

147

 

 

Градиентный

метод

546

 

 

Г р а ф и к и а в т о к о р р е л я ц и о н н ы х ф у н к ­

 

ций

39

 

 

 

 

 

Д а р б и н а — Ватсона

к р и т е р и й

сери ­

 

а л ь н о й к о р р е л я ц и и

289,

291

 

статистика,

таблица

р а с ­

 

пределения

946

 

 

 

Д в у м е р н а я ф у н к ц и я

распределения

 

12,

31

 

 

 

 

 

плотность

нормального

распреде ­

 

л е н и я

68

 

 

 

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Предметный

 

указатель

 

 

 

 

 

 

 

 

 

949

Д е л ь т а - ф у н к ц и я Д и р а к а

916

 

 

К в а д р а т н а я

м а т р и ц а

876

 

 

Детерминированные

 

модели

12,

 

19

К в а з и л и н е а р и з а ц н я

685

 

 

 

Д и а г р а м м а р а с с е я н и я 95

 

 

 

 

К о в а р и а ц и я 47

 

 

 

 

 

 

 

Дискретные

наблюдения

650

 

 

Контраст

 

557

 

 

 

 

 

 

 

 

переменные

20

 

 

 

 

 

 

 

 

К о н т р о л ь н ы е

 

к а р т ы

д л я н е с к о л ь к и х

Д и с к р и м и п а н т н а я

ф у н к ц и я

595

 

 

переменных

208

 

 

 

 

 

Д и с п е р с и и коэффициент

722,

740

н а к о п л е н н ы х

сумм

197

 

осевой

 

модели

740

 

 

 

 

 

— п р и е м к и 194

 

 

 

 

 

уменьшение

79

 

 

 

 

 

 

 

 

процессов

 

181

 

 

 

 

Д и с п е р с и й

отношение

84

 

 

 

 

р а з р а б о т к а

183

 

 

 

 

— таблица

925

 

 

 

 

 

 

 

 

—- с к о л ь з я щ е г о

геометрического

Дисперсионный

а н а л и з

247

 

 

 

 

среднего

196

 

 

 

 

 

 

 

Д и с п е р с и я

41,

75,

 

76

 

 

 

 

 

экспоненциально

взвешен ­

выборочная

73

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ного

среднего

 

197

 

 

 

 

— модели

 

740

 

 

 

 

 

 

 

 

— Ш ь ю х а р т а 184

 

 

 

 

определение

41

 

 

 

 

 

 

 

 

К о н т р о л ь

 

статистический

181

 

осевая

 

722

 

 

 

 

 

 

 

 

 

К о р р е л я ц и я

43,

 

48

 

 

 

 

Д и ф ф е р е н ц и а л ь н ы е

 

у р а в н е н и я

638

о т р и ц а т е л ь н а я

49

 

 

 

 

— системы

643

 

 

 

 

 

 

 

 

п о л о ж и т е л ь н а я

48

 

 

 

 

 

р е ш е н и я

644,

 

892,

896

 

 

Коэффициент

 

в а р и а ц и и

42

 

 

Д и ф ф е р е н ц и р о в а н и е

 

эксперименталь ­

к о р р е л я ц и и

93

 

 

 

 

 

 

ных д а н н ы х

646

 

 

 

 

 

 

 

— — а н с а м б л я 48

 

 

 

 

 

Д о в е р и т е л ь н а я

область

130, 254,

255,

выборочный

93

 

 

 

 

 

337

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

множественный

335

 

 

Д о в е р и т е л ь н ы е

пределы

124,

336

частный

465

 

 

 

 

 

Д о в е р и т е л ь н ы й

интервал

124

 

 

у с и л е н и я

 

(отношение

 

амплитуд)

Д о с т а т о ч н а я

оценка

 

115

 

 

 

 

 

723

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Д ю а м е л я

интеграл

 

773

 

 

 

 

 

К р и т е р и и

непараметрические

156

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

случайности

169

 

 

 

 

 

Е д и н и ч н а я

и м п у л ь с н а я

ф у н к ц и я

916

с о г л а с и я

170

 

 

 

 

 

 

 

К р и т е р и й

д л я

суммы к в а д р а т о в

д л и н

матрица

876

 

 

 

 

 

 

 

 

 

166

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ступенчатая

ф у н к ц и я

916

 

 

 

з н а к о в

157

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

т а б л и ц а

438

 

 

 

 

 

З а д а ч а с граничными

 

з н а ч е н и я м и

898

Сиджела — Т ь ю к и

163

 

 

 

X2

170

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

— — н а ч а л ь н ы м и

з н а ч е н и я м и

898

п р о в е р к а независимости

пере ­

Значимости

уровень

 

131

 

 

 

 

 

менных

 

175

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

согласия

170

 

 

 

 

И д е н т и ф и к а ц и я

637

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

И з о б р а ж е н и е

по Л а п л а с у

783

 

 

Л и н е а р и з а ц и я

ф у н к ц и и

88

 

 

И м п у л ь с н ы й

входной

с и г н а л

821

Л и н е й н а я

 

модель

227,

312

 

 

И н в е р с и я

 

к а к

к р и т е р и й

линейного

система

16,

875

 

 

 

 

 

тренда

166

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ф у н к ц и я

401

 

 

 

 

 

 

 

И н т е г р а л

свертки

773

 

 

 

 

 

Л и н е й н ы й

оператор

16,

873

 

Интегрирование

экспериментальных

Л о г а р и ф м и ч е с к и - н о р м а л ь н о е р а с п р е ­

д а н н ы х

665

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

деление

вероятности

56,

67

 

И н т е р в а л ь н о е

оценивание

114,

124

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

И н т е р п о л я ц и я

639

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Истинное

значение

переменной

 

17

Метод

м а к с и м а л ь н о г о

п р а в д о п о д о б и я

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

К а л м а н а

— Б а ч и

метод

670

 

 

 

М а р к у а р д т а

метод

69

 

 

 

 

 

 

 

М а н н а

У и т н и к р и т е р и й

161

 

К а н о н и ч е с к и й

а н а л и з

529

 

 

 

 

М а т р и ц а

875

 

 

 

 

 

 

 

 

 

К а н о н и ч е с к о е

у р а в н е н и е

530,

533

Гессе

(гессеан)

549

 

 

 

 

К в а д р а т и ч н а я

форма

 

885

 

 

 

 

е д и н и ч н а я

 

876

 

 

 

 

 


950

 

 

Предметный

Матрица интеграл

879

к в а д р а т н а я 876

 

о б р а т н а я 877

 

 

определитель

877

о р т о г о н а л ь н а я

 

878

ортогональное

 

преобразование

886

 

 

плохо о б у с л о в л е н н а я 324

присоединенная

876

п р о и з в о д н а я

879

ранг 879

симметричная 876

симметричной билинейной формы 885

с и н г у л я р н а я

878

 

 

смещения 332

 

 

т р а н с п о н и р о в а н н а я

876

Якоби

686

 

 

 

Матрицы,

перемножение

878

согласованные друг

с другом 875

М а р г и н а л ь н а я

(безусловная) плот­

 

ность распределения

вероятности

 

29

 

 

 

 

Математическое

ожидание

34

— выборочной дисперсии 77

— интеграла 35

— производной 35

— суммы 35

Медиана 157 Многомерная плотность нормального

распределения 66 Множественная регрессия 312

— дисперсионный а н а л и з 346

— оценивание 312

Множественный коэффициент корре ­

 

л я ц и и

355

 

 

Модели

12,

512

 

 

баланса

п о п у л я ц и и

12

 

детерминированные

12,

19

дифференциальные

 

у р а в н е н и я

вчастных производных 721

— — обыкновенные 638

линейные 227, 312

нелинейные 228, 432

осевой дисперсии 740, 754

первого

п о р я д к а 504

передаточная ф у н к ц и я 771

п о р я д о к

506

размерность 506

с граничными значениями 296, 640

н а ч а л ь н ы м и

значениями 640

несколькими

зависимыми пере ­

 

менными 363, 585, 603

— распределенными параметрами 13

— сосредоточенными параметра ­ ми 13

 

указатель

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Модели

сравнение

471,

477

 

 

статистические

12

 

 

 

 

 

 

установившееся

состояние

15

эмпирические

12,

227,

 

312

 

явлений

переноса

 

12

 

 

 

 

Моделей

 

различение

 

594

 

 

 

 

Моментов

метод

119

 

 

 

 

 

 

Момент

центральный

 

50

 

 

 

 

Моменты

начальные

51

 

 

 

 

Мощность к р и т е р и я

 

135

 

 

 

 

Наблюдения

непрерывные

657

 

дискретные

650

 

 

 

 

 

 

 

Н а и м е н ь ш и х

квадратов метод

234

геометрическое

представле ­

 

ние

д л я

линейных

 

моделей

316

— — — д л я

 

дифференциальных

 

у р а в н е н и й

646

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

передаточных ф у н к ц и й 778

— — — п р е д п о л о ж е н и я

 

237

 

 

Н а и с к о р е й ш е г о

спуска

метод 416,

659

Н а к о п л е н н о й

вероятности

распреде ­

 

ление

 

25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Н а к о п л е н н ы х

сумм контрольные

к а р ­

 

ты

197

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Н а л о ж е н и е

(смещение)

информации

 

843

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Н а ч а л ь н ы е

значения

параметров

187

Н е з а в и с и м а я

переменная

 

227

 

 

Н е к о р р е л и р о в а н н ы е

 

величины

43

Н е л и н е й н а я

модель

 

228

 

 

 

 

система

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Нелинейный

оператор

16

 

 

 

 

Непрерывное

оценивание

 

662

 

 

Непрерывные

 

переменные

20

 

 

Несмещенная

оценка

 

114

 

 

 

Неравенство

Ч е б ы ш е в а

127

 

 

Нестационарные

данные

 

33

 

 

Норма

884

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Н о р м а л ь н о е

распределение

вероят ­

 

ности

 

56

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

— — двумерное 68

— — многомерное 66

— таблица 924

Н о р м а л ь н ы е

у р а в н е н и я

241,

315

Нормирование

884

 

 

 

Нормированное

нормальное

распре ­

деление 61

 

 

 

 

 

Н у л е в а я

гипотеза 132

 

 

Ньютона

— Рафсона

метод

404

Область

д о в е р и т е л ь н а я

254

 

— н е п р и н я т и я

гипотезы

132

 

— п р и н я т и я

гипотезы

132

 

О б н а р у ж е н и е

а н о м а л ь н ы х значений

177

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 

 

 

 

Предметный

Обобщенные ф у н к ц и и 420

 

 

 

Обратная

матрица

877

 

 

 

 

Обращенное уравнение регрессии

259

«Окно» з а п а з д ы в а н и я

839

 

 

 

Оперативные

х а р а к т е р и с т и к и

135

 

Определитель

 

877

 

 

 

 

 

О п т и м а л ь н а я

оценка

234

 

 

 

Оптимизация

388,

442,

547,

562

 

— методом

прямого поиска

 

562

 

Определение

 

н а и л у ч ш е й модели

453

Ортогональные п л а н ы 505

 

 

 

Ортогональных

произведений

мето­

ды

788

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ортономированиый

вектор

884

 

Остатков

а н а л и з 454

 

 

 

 

«Остаточные»

степени

свободы

347

Отбор

моделей

468

 

 

 

 

О т к л и к

498

 

 

 

 

 

 

 

 

Относительное

отклонение

(коэффи­

циент вариации)

42

 

 

 

 

Отражение

397

 

 

 

 

 

 

Оценивание

интервала

113,

124

 

— параметров

113,

638

 

 

 

при зависимых ошибках 361

— н а л и ч и и ограничений 440

состояния 638

Оценивание по

 

Б а й е с у

122

— с использованием

ошибки у р а в н е ­

 

н и я

(остатка

модели)

693

Оценка

достаточная

115

и н т е р в а л ь н а я

113,

124

л и н и и регрессии

238

несмещенная

114,

237, 243, 246

смещенная

114,

246

 

состоятельная 114

точечная 113

у р а в н е н и я

регрессии

238,

312

гармонический

а н а л и з

328

эффективная

114

 

 

 

 

 

Ошибка,

введение в

модель

640

 

второго

рода

133

 

 

 

 

вычислений

74,

323

 

 

 

о к р у г л е н и я

 

323

 

 

 

 

 

первого

рода

133

 

 

 

 

систематическая

18

 

 

 

 

— с л у ч а й н а я 17

 

 

 

 

 

— э к с п е р и м е н т а л ь н а я 17

 

 

 

О ш и б к и

у р а в н е н и я

693,

800

 

 

П л а н ы экспериментов,

 

двумерные

 

модели

 

505

 

 

 

 

 

 

 

д л я

р а з л и ч е н и я

моделей

593,

 

608

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

у м е н ь ш е н и я

неопределен -

»ности оценок параметров 568

— — методы поверхности о т к л и к а 797

указатель

951

Пл а н ы экспериментов последователь ­ ные 568

практические

замечания 528

равностороннего т р е у г о л ь н и к а

 

508

 

 

 

разбиение на

блоки

524

ротатабельные

510,

511

— трехмерные модели 517

— факторный 506

— — ц е н т р а л ь н ы й к о м п о з и ц и о н н ы й 519

ЭВОП 555 Плотность распределения апостериор ­

ной

вероятности

122

 

П л о х о

обусловленные м а т р и ц ы 324

Передаточная м а т р и ц а

776

— ф у н к ц и я

770,

817,

844

Переменная

д и с к р е т н а я

20

зависимая 20

истинная 17

независимая 20

— н е п р е р ы в н а я 20

 

 

 

 

— с л у ч а й н а я 16

 

 

 

 

 

Перенос

ошибок

85

 

 

 

 

П е р е х о д н а я х а р а к т е р и с т и к а

721

Поверхности

о т к л и к а ,

методы

497

Поворот осей

535

 

 

 

 

 

Повторное

интегрирование

экспери ­

ментальных д а н н ы х

665

 

 

Повторные

эксперименты

72,

74

Полиномиальное распределение

веро ­

ятности

 

54

 

 

 

 

 

 

П о л у р е п л и к а

517

 

 

 

 

 

П о р я д о к

модели

506

 

 

 

 

Последовательная

п р о в е р к а

138

Последовательное

оценивание

д л я

дифференциальных

у р а в н е н и й 669

П р е д е л ы

доверительные

124

 

 

Преобразование к к а н о н и ч е с к о й

фор­

 

ме

885

 

 

 

 

 

 

 

Л а п л а с а

908

 

 

 

 

 

плотности

р а с п р е д е л е н и я

в е р о я т ­

 

ности

154

 

 

 

 

 

 

к линейному

виду

232

Ф у р ь е

817

 

 

 

 

 

П р и с о е д и н е н н а я

м а т р и ц а

876

 

П р о в е р к а

гипотез

114,

130,

250,

340

д л я дисперсий

146

 

 

 

относительно средних

141

 

независимости

переменных 175

П р о г р а м м ы д л я ц и ф р о в ы х в ы ч и с л и ­

 

т е л ь н ы х

м а ш и н

382

Пространство

и з о б р а ж е н и й по Л а п ­

 

л а с у , оценивание

783

параметров

316

 

Процесс 12

 

 

 

с одним

о т к л и к о м 569