🗊Презентация Классическая задача оценивания

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Классическая задача оценивания, слайд №1Классическая задача оценивания, слайд №2Классическая задача оценивания, слайд №3Классическая задача оценивания, слайд №4Классическая задача оценивания, слайд №5Классическая задача оценивания, слайд №6Классическая задача оценивания, слайд №7Классическая задача оценивания, слайд №8Классическая задача оценивания, слайд №9Классическая задача оценивания, слайд №10Классическая задача оценивания, слайд №11Классическая задача оценивания, слайд №12Классическая задача оценивания, слайд №13Классическая задача оценивания, слайд №14
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Классическая задача оценивания. Доклад-сообщение содержит 14 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Обработка многократно измеренных величин Избыточные (п–1) измерения: -контроль; -неоднозначничть. Задача оценивания: -оценка количественной стороны (оценка математического ожидания); -оценка качественной стороны (оценка меры разброса). Оценки точечные, предпочтительнее интервальные. Большая зависимость от точности знания закона распределения погрешностей измерений и числа измерений.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Избыточные (п–1) измерения: -контроль; -неоднозначничть. Задача оценивания: -оценка количественной стороны (оценка математического ожидания); -оценка качественной стороны (оценка меры разброса). Оценки точечные, предпочтительнее интервальные. Большая зависимость от точности знания закона распределения погрешностей измерений и числа измерений.

Слайд 2


Обработка многократно измеренных величин Основные подходы: -Классический случай; -Анализируемый классический случай; -Не классические методы оценивания: -обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК), -робастные (помехоустойчивые) оценки, -параметрические неклассические оценки, - не параметрические неклассические оценки, -адаптивные (индикаторные) оценки.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Основные подходы: -Классический случай; -Анализируемый классический случай; -Не классические методы оценивания: -обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК), -робастные (помехоустойчивые) оценки, -параметрические неклассические оценки, - не параметрические неклассические оценки, -адаптивные (индикаторные) оценки.

Слайд 3


Обработка многократно измеренных величин Классическая задача оценивания. Условия. Оценка МО – СА, оценка стандарта – СКП (Гаусс, Бессель). Хьюбер. ЦФ для МНК – квадратичная.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Классическая задача оценивания. Условия. Оценка МО – СА, оценка стандарта – СКП (Гаусс, Бессель). Хьюбер. ЦФ для МНК – квадратичная.

Слайд 4


Обработка многократно измеренных величин Оценки качества: k – ч.с.с. Если необходимо – устранение смещения: Для формулы Бесселя Задачи: Известно МО – задача эталонирования, Неизвестно МО – задача оценивания.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Оценки качества: k – ч.с.с. Если необходимо – устранение смещения: Для формулы Бесселя Задачи: Известно МО – задача эталонирования, Неизвестно МО – задача оценивания.

Слайд 5


Обработка многократно измеренных величин Интервальные оценки основных характеристик: 1. Cтандарт  известен, нормально распределена, вероятность 2. Стандарт не известен – все тоже, но s → , величина имеет распределение Стьюдента.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Интервальные оценки основных характеристик: 1. Cтандарт  известен, нормально распределена, вероятность 2. Стандарт не известен – все тоже, но s → , величина имеет распределение Стьюдента.

Слайд 6


Обработка многократно измеренных величин Построение доверительного интервала для дисперсии 2 по выборочной дисперсии s2, полученной по n измерениям с НЗР погрешностей. (ns2) /2 имеет распределение 2 с k = n –1 степенями свободы.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Построение доверительного интервала для дисперсии 2 по выборочной дисперсии s2, полученной по n измерениям с НЗР погрешностей. (ns2) /2 имеет распределение 2 с k = n –1 степенями свободы.

Слайд 7


Обработка многократно измеренных величин Последовательность обработки – точечная, интервальная Задача эталонирования: - определение погрешности; -выявление мешающих параметров. правило 3 – «трех сигм» Значимая систематика:
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Последовательность обработки – точечная, интервальная Задача эталонирования: - определение погрешности; -выявление мешающих параметров. правило 3 – «трех сигм» Значимая систематика:

Слайд 8


Обработка многократно измеренных величин Неравноточный случай обработки. Вес как степень доверия и мера разности условий измерений. (Р. Коутс, 1700 г). Произвол k. Погрешность единицы веса:
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Неравноточный случай обработки. Вес как степень доверия и мера разности условий измерений. (Р. Коутс, 1700 г). Произвол k. Погрешность единицы веса:

Слайд 9


Обработка многократно измеренных величин Вычисление при неизвестном стандарте – искаженность Пример: Не более 2 значащих цифр: 1.5, 0.27.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Вычисление при неизвестном стандарте – искаженность Пример: Не более 2 значащих цифр: 1.5, 0.27.

Слайд 10


Обработка многократно измеренных величин Приведение не равноточных измерений к равноточным – домножить на Погрешность через вес:
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Приведение не равноточных измерений к равноточным – домножить на Погрешность через вес:

Слайд 11


Обработка многократно измеренных величин Учет разности условий многократно измеренной величины – среднее весовое. Получение на основе принципа Лагранжа: Условие: одинаковы x, одинаковы k  [k] = 1. Функция Лагранжа:
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Учет разности условий многократно измеренной величины – среднее весовое. Получение на основе принципа Лагранжа: Условие: одинаковы x, одинаковы k  [k] = 1. Функция Лагранжа:

Слайд 12


Обработка многократно измеренных величин
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин

Слайд 13


Обработка многократно измеренных величин Стандартное отклонение (СО) среднего взвешенного → Вес СО ср. взвешенного Те же свойства что и для среднего.
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Стандартное отклонение (СО) среднего взвешенного → Вес СО ср. взвешенного Те же свойства что и для среднего.

Слайд 14


Обработка многократно измеренных величин Вычисление погрешности единицы веса: По Гауссу По Бесселю
Описание слайда:
Обработка многократно измеренных величин Вычисление погрешности единицы веса: По Гауссу По Бесселю

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию