Для описания асимптотических оценок имеется система нотаций:
§ Говорят, что f(n)=O (g(n)), если существует такая константа c>0 и такое число n0, что выполняется условие 0≤f(n)≤c*g(n) для всех n≥n0. Более формально:
(()) { () | 0, } 0 0 O g n = f n $c > $n "n > n £ f n £ cg n
O (g(n)) используется для указания функций, которые не более чем в постоянное число раз превосходят g(n), этот вариант используется для описания оценок сверху (в смысле «не хуже чем»). Когда речь идет о конкретном алгоритме решения конкретной задачи, то целью анализа временной сложности этого алгоритма является получение оценки для времени в худшем или в среднем, обычно асимптотической оценки сверху O (g(n)), при возможности – и асимптотической оценки снизу W(g(n)), а еще лучше - асимптотически точной оценки Q(g(n)).
Но при этом остается вопрос – а могут ли быть для этой задачи алгоритмы решения еще лучше? Этот вопрос ставит задачу о нахождении нижней оценки временной сложности для самой задачи (по всем возможным алгоритмам ее решения, а не для одного из известных алгоритмов ее решения). Вопрос получения нетривиальных нижних оценок очень сложный. На сегодняшний день имеется не так уж много таких результатов, но для некоторых ограниченных моделей вычислителей доказаны нетривиальные нижние оценки, и некоторые из них играют важную роль в практическом программировании. Одной из задач, для которых известна нижняя оценка временной сложности, является задача сортировки:
§ Дана последовательность из n элементов a1,a2,... an, выбранных из множества, на котором задан линейный порядок.
§ Требуется найти перестановку p этих n элементов, которая отобразит данную последовательность в неубывающую последовательность ap(1),ap(2),... ap(n), т.е. ap(i)≤ap(i+1) при 1≤i
1) Исходные данные к задаче A преобразуются в соответствующие исходные
данные для задачи B.
2) Решается задача B.
3) Результат решения задачи B преобразуется в правильное решение задачи A .__ В этом случае мы говорим, что задача A сводима к задаче B. Если шаги (1) и (3) вышеприведенного сведения можно выполнить за время O (t(n)), где, как обычно, n – 25 «объем» задачи A , то скажем, что A t(n)-сводима к B, и запишем это так: A μt(n) B. Вообще говоря, сводимость не симметричное отношение, в частном случае, когда A и B взаимно сводимы, мы назовем их эквивалентными. Следующие два самоочевидных утверждения характеризуют мощь метода сведения в предположении, что это сведение сохраняет порядок «объема» задачи.
«O» большое и «o» малое ( и ) - математические обозначения для сравнения асимптотического поведения функций. Используются в различных разделах математики, но активнее всего - в математическом анализе, теории чисел и комбинаторике, а также в информатике и теории алгоритмов.
, «о малое от » обозначает «бесконечно малое относительно » [ , пренебрежимо малую величину при рассмотрении. Смысл термина «О большое» зависит от его области применения, но всегда растёт не быстрее, чем, «O большое от » (точные определения приведены ниже).
В частности:
Продолжение 7
фраза «сложность алгоритма есть » означает, что с увеличением параметра, характеризующего количество входной информации алгоритма, время работы алгоритма не может быть ограничено величиной, которая растет медленнее, чем n !;
фраза «функция является „о“ малым от функции в окрестности точки » означает, что с приближением к уменьшается быстрее, чем (отношение стремится к нулю).
Правило суммы : Пусть конечное множество M разбито на два непересекающихся подмножества M 1 и M 2 (в объединении дающих все множество М). Тогда мощность |M| = |M 1 | + |M 2 |.
Правило произведения : Пусть в некотором множестве объект а может быть выбран n способами, и после этого (то есть после выбора объекта а) объект b может быть выбран m способами. Тогда объект ab может быть выбран n*m способами.
Замечание : Оба правила допускают индуктивное обобщение. Если конечное множество М допускает разбиение на r попарно непересекающихся подмножеств M 1 , M 2 ,…,M r , то мощность |M| = |M 1 |+|M 2 |+…+|M r |. Если объект A 1 может быть выбран k 1 способами, затем (после выбора объекта A 1) объект A 2 может быть выбран k 2 способами, и так далее и наконец, объект AR может быть выбран kr способами, то объект А 1 А 2 …А r может быть выбран k 1 k 2 …k r способами.
Определение . Направление, определяемое ненулевым вектором называется асимптотическимнаправлением относительно линии второго порядка, если любая прямая этого направления (то есть параллельная вектору ) либо имеет с линией не более одной общей точки, либо содержится в этой линии.
? Сколько общих точек может быть у линии второго порядка и прямой асимптотического направления относительно этой линии?
В общей теории линий второго порядка доказывается, что если
То ненулевой вектор ( задаёт асимптотическое направление относительно линии
(общий критерий асимптотического направления ).
Для линий второго порядка
если , то нет асимптотических направлений,
если то существует два асимптотических направления,
если то существует только одно асимптотическое направление.
Полезной оказывается следующая лемма (критерий асимптотического направления линии параболического типа ).
Лемма . Пусть - линия параболического типа.
Ненулевой вектор имеет асимптотическое направление
относительно 
. (5)
(Задача. Доказать лемму.)
Определение . Прямая асимптотического направления называется асимптотой линии второго порядка, если эта прямая либо не пересекается с , либо содержится в ней.
Теорема . Если имеет асимптотическое направление относительно , то асимптота, параллельная вектору , определяется уравнением
Заполняем таблицу.
ЗАДАЧИ .
1. Найти векторы асимптотических направлений для следующих линий второго поря дка:
4 
- гиперболического типа два асимптотических направления.
Воспользуемся критерием асимптотического направления:
Имеет асимптотическое направление относительно данной линии 4 .
Если =0, то =0, то есть - нулевой. Тогда Поделим на Получаем квадратное уравнение: 
, где t = . Решаем это квадратное уравнение и находим два решения: t = 4 и t = 1. Тогда асимптотические направления линии 
.
(Можно рассмотреть два способа, так как линия – параболического типа.)
2. Выясните, имеют ли оси координат асимптотические направления относительно линий второго порядка:
3. Напишите общее уравнение линии второго порядка, для которой
а) ось абсцисс имеет асимптотическое направление;
б) Обе оси координат имеют асимптотические направления;
в) оси координат имеют асимптотические направления и О – центр линии.
4. Напишите уравнения асимптот для линий:
а) ng w:val="EN-US"/>
5. Докажите, что если линия второго порядка имеет две непараллельные асимптоты, то их точка пересечения является центром данной линии.
Указание: Так как есть две непараллельные асимптоты, то существует два асимптотических направления, тогда , а, значит, линия – центральная.
Запишите уравнения асимптот в общем виде и систему для нахождения центра. Всё очевидно.
6.(№920) Напишите уравнение гиперболы, проходящей через точку А(0, -5) и имеющей асимптоты х – 1 = 0 и 2х – y + 1 = 0.
Указание . Воспользуйтесь утверждением предыдущей задачи.
Домашнее задание . , №915(в,д,е), №916 (в,г,д), №920 (если не успели);
Шпаргалки;
Силаев, Тимошенко. Практические задания по геометрии,
1 семестр. С.67, вопросы 1-8, с.70, вопросы 1-3 (устно).
ДИАМЕТРЫ ЛИНИИ ВТОРОГО ПОРЯДКА.
СОПРЯЖЕННЫЕ ДИАМЕТРЫ.
Дана аффинная система координат .
Определение. Диаметром линии второго порядка, сопряженным вектору не асимптотического направления относительно , называется множество середин всех хорд линии , параллельных вектору .
На лекции доказано, что диаметр – это прямая и получено её уравнение
Рекомендации : Показать (на эллипсе), как строится (задаём не асимптотическое направление; проводим [две] прямые этого направления, пересекающие линию; находим середины отсекаемых хорд; проводим через середины прямую – это и есть диаметр).
Обсудить:
1. Почему в определении диаметра берётся вектор не асимптотического направления. Если не могут ответить, то попросите построить диаметр, например, для параболы.
2. Любая ли линия второго порядка имеет хотя бы один диаметр? Почему?
3. На лекции доказано, что диаметр – это прямая. Серединой какой хорды является точка М на рисунке?
4. Посмотрите на скобки в уравнении (7). Что они напоминают?
Вывод: 1) каждый центр принадлежит каждому диаметру;
2) если существует прямая центров, то существует единственный диаметр.
5. Какое направление имеют диаметры линии параболического типа? (Асимптотическое)
Доказательство (наверно, на лекции).
Пусть диаметр d, заданный уравнением (7`) сопряжен вектору не асимптотического направления. Тогда его направляющий вектор
(-(
), 
). Покажем, что этот вектор имеет асимптотическое направление. Воспользуемся критерием вектора асимптотического направления для линии параболического типа (см.(5)). Подставляем и убеждаемся (не забываем, что .
6. Сколько диаметров у параболы? Их взаимное расположение? Сколько диаметров у остальных линий параболического типа? Почему?
7. Как построить общий диаметр некоторых пар линий второго порядка (см. вопросы 30, 31 далее).
8. Заполняем таблицу, обязательно делаем рисунки.
1. . Напишите уравнение множества середин всех хорд, параллельных вектору
2. Напишите уравнение диаметра d, проходящего через точку К(1,-2) для линии .
Этапы решения :
1-й способ .
1. Определяем тип (чтобы знать, как ведут себя диаметры этой линии).
В данном случае линия центральная, тогда все диаметры проходят через центр С.
2. Составляем уравнение прямой, проходящей через две точки К и С. Это и есть искомый диаметр.
2-й способ .
1. Записываем уравнение диаметра d в виде (7`).
2. Подставив в это уравнение координаты точки К, находим зависимость между координатами вектора, сопряженного диаметру d.
3. Задаём этот вектор, учитывая найденную зависимость, и составляем уравнение диаметра d.
В данной задаче вычислять проще вторым способом.
3. . Напишите уравнение диаметра, параллельного оси абсцисс.
4. Найдите середину хорды, отсекаемой линией
на прямой x + 3y – 12 =0.
Указание к решению : Конечно, можно найти точки пересечения данных прямой и линии , а затем – середину полученного отрезка. Желание сделать так отпадает, если взять, к примеру, прямую с уравнением х +3у – 2009 =0.
ДиссертацияПоэтому одним из путей развития проверки статистических гипотез стал путь «эмпирического» построения критериев, когда конструируемая статистика критерия основана на определенном принципе, остроумной идее или здравом смысле, но оптимальность ее не гарантирована. Для того, чтобы оправдать применение подобных статистик при проверке гипотез против определенного класса альтернатив, чаще всего методом...
- 1.
Вспомогательные сведения
- 1. 1. Сведения из теории С/- и V- статистик
- 1. 2. Определение и вычисление бахадуровской эффективности
- 1. 3. О больших уклонениях II- и V- статистик
- 2.
Критерии симметрии Барингхауза-Хенце
- 2. 1. Введение
- 2. 2. Статистика
- 2. 3. Статистика
- 3.
Критерии экспоненциальности
- 3. 1. Введение
- 3. 2. Статистика Я
- 3. 3. Статистика п
- 4.
Критерии нормальности
- 4. 1. Введение
- 4. 2. Статистика В^
- 4. 3. Статистика В^п
- 4. 4. Статистика В|)П
- 5.
Критерии согласия с законом Коши
- 5. 1. Введение
- 5. 2. Статистика
- 5. 3. Статистика
Асимптотические свойства критериев симметрии и согласия, основанных на характеризациях (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
В настоящей диссертации строятся и исследуются критерии согласия и симметрии, основанные на характеризационных свойствах распределений, а также вычисляется их асимптотическая относительная эффективность для ряда альтернатив.
Построение статистических критериев и изучение их асимптотических свойств является одной из важнейших задач математической статистики. При проверке простой гипотезы против простой альтернативы задача решается с помощью леммы Неймана-Пирсона, которая, как известно, дает оптимальный (наиболее мощный) критерий в классе всех критериев заданного уровня. Это критерий отношения правдоподобия.
Однако для более трудных и важных для практики задач проверки гипотез, связанных либо с проверкой сложных гипотез, либо с рассмотрением сложных альтернатив, равномерно наиболее мощные критерии существуют редко, а роль критерия отношения правдоподобия существенно меняется. Статистику отношения правдоподобия обычно не удается вычислить в явном виде, она теряет свойство оптимальности, а ее распределение неустойчиво к изменениям статистической модели. Более того, статистик часто вообще не может определить вид альтернативы, без чего построение параметрических критериев теряет смысл.
Поэтому одним из путей развития проверки статистических гипотез стал путь «эмпирического» построения критериев, когда конструируемая статистика критерия основана на определенном принципе, остроумной идее или здравом смысле, но оптимальность ее не гарантирована.
Типичными примерами таких статистик являются статистика знаков, статистика х2 Пирсона (1900), статистика Колмогорова (1933), измеряющая равномерное расстояние между эмпирической и истинной функцией распределения, ранговый коэффициент корреляции Кендалла (1938) или статистика Бикела-Розенблатта (1973), основанная на квадратичном риске ядерной оценки плотности . В настоящее время математическая статистика располагает многими десятками «эмпирических» статистик для проверки гипотез согласия, симметрии, однородности, случайности и независимости, и в литературе постоянно предлагаются все новые и новые статистики такого типа. Огромная литература посвящена изучению их точных и предельных распределений, оценкам скорости сходимости, большим уклонениям, асимптотическим разложениям и т. д.
Для того, чтобы оправдать применение подобных статистик при проверке гипотез против определенного класса альтернатив, чаще всего методом статистического моделирования вычисляют их мощность. Однако для любого состоятельного критерия мощность с ростом объема выборки стремится к единице, и потому не всегда информативна. Более глубокий анализ сравнительных свойств статистик может быть осуществлен на основе понятия асимптотической относительной эффективности (АОЭ). Различные подходы к вычислению АОЭ предлагались Э. Питменом, Дж. Ходжесом и Э. Леманом, Р. Бахадуром, Г. Черновым и В. Калленбергом в середине XX в., результаты развития теории АОЭ к середине 90-х годов подведены в монографии . Общепринято мнение, что синтез новых критериев должен сопровождаться не только анализом их свойств, но и вычислением АОЭ для того, чтобы оценить их качество и дать обосно ванные рекомендации по их использованию на практике.
В настоящей работе используется идея построения критериев на основе характеризации распределений свойством равнораспределенности. Ха-рактеризационная теория берет свое начало из работы Д. Пойа, опубликованной в 1923 г. Затем она развивалась в работах И. Марцинкевича, С. Н. Бернштейна, Э. Лукача, Ю. В. Линника, A.A. Зингера, Ж. Дармуа, В. П. Скитовича, С.Р. Pao, A.M. Кагана, Я. Галамбоша, С. Котца, Л. Б. Клебанова и многих других математиков. Литература по этому вопросу велика, и в настоящее время существует несколько монографий, посвященных характеризациям, например, , , , , , , .
Идея построения статистических критериев на основе характериза-ций свойством равнораспределенности принадлежит Ю. В. Линнику , . В конце обширной работы он писал: «. можно поставить вопрос о построении критериев согласия выборки со сложной гипотезой, основанных на одинаковой распределенности двух соответствующих статистик gi (xi> .хг) и д2{х, ¦¦¦хг) и на сведении, таким образом, вопроса к критерию однородности.»
Вернемся к классической теореме Пойа , чтобы объяснить на конкретном примере, как может действовать такой подход. В простейшем варианте эта теорема формулируется следующим образом.
Теорема Пойа. Пусть X и Y две независимые и одинаково распределенные центрированные с. в. Тогда с. в. (X + Y)//2 и X одинаково распределены в том и только том случае, когда закон распределения X нормальный.
Предположим, что мы имеем выборку из центрированных независимых наблюдений Xi, ., Хп и хотим проверить (сложную) нулевую гипотезу о принадлежности распределения этой выборки к нормальному закону со средним 0 и некоторой дисперсией. Построим по нашей выборке обычную эмпирическую функцию распределения (ф.р.) п
Fn (t) = п-^ВД
Gn (t) = п~2? ВД + Xj < iv^}, t <= R1. i, j=l
В силу теоремы Гливенко-Кантелли, справедливой и для V-статисти-ческих эмпирических ф.р. , при больших п функция Fn (t) равномерно сближается с ф.р. F (t) = Р (Х < t), а функция Gn (t) равномерно сближается с G (t) = ЦХ + У < tV2). Поскольку при нулевой гипотезе F = G, то Fn (t) близка к Gn (t), и критерий значимости можно основывать на подходящем функционале Тп от разности Fn (t) — Gn (t). Напротив, при альтернативе (то есть при нарушении нормальности) по теореме Пойа F ф G, что приводит к большим значениям Тп и позволяет отвергнуть нулевую гипотезу, обеспечивая состоятельность критерия.
Однако эта конструкция, основывающаяся на идее Ю. В. Линника, почти не получила развития, возможно, ввиду технических трудностей при построении и анализе получающихся критериев. Другая причина состоит, вероятно, в том, что характеризации распределений свойством равнораспределенности немногочисленны и редко встречаются.
Нам известны лишь немногие работы, посвященные в той или иной мере развитию идеи Ю. В. Линника. Это работы Барингхауза и Хенце и Мульере и Никитина , о которых будет сказано ниже. Имеются и работы, в которых критерии согласия для конкретных распределений также строятся на основе характеризаций, но не на основе равнораспределенности, например, , , , , , , , .
Наиболее часто в литературе встречается использование характериза-ции экспоненциального распределения различными вариантами свойства отсутствия памяти , , , , , , .
Следует отметить, что почти во всех этих работах (кроме разве лишь и ) АОЭ рассматриваемых критериев не вычисляется и не обсуждается. В настоящей диссертации мы не только исследуем асимптотические свойства известных и предлагаемых нами критериев, основанных на характеризациях, но и вычисляем их локальную точную (или приближенную) АОЭ по Бахадуру.
Дадим теперь определение понятию АОЭ. Пусть {Тп} и {1^} - две последовательности статистик, построенные по выборке Х,., Хп с распределением Рд, где в € 0 С Я1, и проверяется нулевая гипотеза Но: 9 € во С в против альтернативы А: в € ©-х = ©-6о. Пусть Мт (а, Р,0) — минимальный объем выборки Х[,., Хп, для которого последовательность {Тп} с заданным уровнем значимости, а > 0 достигает мощности /3 < 1 при альтернативном значении параметра в € (c)1- Аналогично вводится в). Относительной эффективностью критерия, основанного на статистике Тп, по отношению к критерию, основанному на Уп, называется величина равная обратному отношению указанных выборочных объемов:
Поскольку относительная эффективность как функция трех аргументов не поддается вычислению в явном виде даже для самых простых статистик, то принято рассматривать пределы:
Птет, у (а,/?, 0), Нтет, у (а,/3,0).
В первом случае получается АОЭ по Бахадуру, второй предел определяет АОЭ по Ходжесу-Леману, а третий приводит к определению АОЭ по Питмену. Поскольку в практических приложениях наиболее интересны именно случаи малых уровней значимости, высоких мощностей и близких альтернатив, то все три определения представляются обоснованными и естественными.
В данной работе для сравнения критериев мы будем пользоваться АОЭ по Бахадуру. Для этого есть несколько причин. Во-первых, питме-новская эффективность пригодна в основном для асимптотически нормальных статистик, и при этом условии совпадает с локальной баха-дуровской эффективностью , . Мы же рассматриваем не только асимптотически нормальные статистики, но и статистики квадратичного типа, для которых предельное распределение при нулевой гипотезе резко отличается от нормального, так что питменовская эффективность неприменима. Во-вторых, АОЭ по Ходжесу-Леману непригодна для исследования двусторонних критериев , , поскольку все они оказываются асимптотически оптимальными, а для односторонних критериев эта АОЭ обычно локально совпадает с бахадуровской АОЭ . В третьих, недавно был достигнут значительный прогресс в области больших уклонений для тестовых статистик, что является решающим при вычислении АОЭ по Бахадуру. Мы имеем в виду большие уклонения и— и V—статистик, описанные в недавних работах и .
Перейдем теперь к обзору содержания диссертации. Первая глава носит вспомогательный характер. В ней излагаются необходимые теоретические и технические сведения из теории 11-статистик, теории больших уклонений и теории асимптотической эффективности по Бахадуру.
Глава 2 посвящена построению и исследованию критериев для проверки гипотезы симметрии. Барингхауз и Хенце в предложили идею построения критериев симметрии, основанных на следующей элементарной характеризации.
Пусть X и У — н.о.р.с.в., имеющие непрерывную ф.р. Тогда |Х| и |тах (Х, У)| одинаково распределены тогда и только тогда, когда X и У симметрично распределены относительно нуля.
Эту характеризацию мы используем для построения новых критериев симметрии. Вспомним, что несколько классических критериев симметрии (см. , гл.4) основаны на характеризации симметрии еще более простым свойством равнораспределенности X и —X.
Вернемся к характеризации Барингхауза-Хенце. Пусть Х, ., Хп наблюдения, имеющие непрерывную ф.р. <7. Рассмотрим проверку гипотезы симметрии:
Н0: ОД = 1 — <3(-:г) V я (Е Я1. Это сложная гипотеза, поскольку вид С? не уточняется. В качестве альтернатив мы рассмотрим параметрическую альтернативу сдвига, т. е. G (x-0) = F (x — в), в > 0- скошенную (skew) альтернативу , т. е. д (х-в) = 2f (x)F ($x), в > 0- лемановскую альтернативу , т. е. G (x-, 6) = F1+e (x), 6 > 0 и альтернативу загрязнения , т. е. G{x-6) = (1 — 6) F{x) + 6Fr+1(x), в > 0, г > 0, где F (x) и f (x) являются ф.р. и плотностью некоторого симметричного распределения.
В соответствии с указанной выше характеризацией строится эмпирическая ф.р., основанная на |Xj|,., Хп, п
Hn (t) = n~2 J2 Цтах (Х^Хк)<г}. На основе этих функций составляются статистики: лоо ):
Пусть X uY — неотрицательные и невырожденные н.о.р.с.в., имеющие дифференцируемую в нуле ф.р. F, и пусть 0 < а < 1. Тогда X и min (^, —) одинаково распределены тогда и только тогда, когда F есть ф.р. экспоненциального закона.
Помимо построения самого критерия согласия и изучения его асимптотических свойств, представляют интерес вычисление АОЭ нового критерия и исследование ее зависимости от параметра а.
Второе обобщение этой характеризации принадлежит Дезу . Мы сформулируем его на основе более поздних работ , :
Пусть Xi, ., Хт, т ^ 2 — неотрицательные и невырожденные н.о.р. с.в., имеющие дифференцируемую в нуле ф.р. F. Тогда статистики Х и т minpfi, ., Хт) одинаково распределены тогда и только тогда, когда F есть ф.р. экспоненциального закона.
Пусть Хх,., Хп — независимые наблюдения, имеющие ф.р. Основываясь на сформулированных выше характеризациях, мы можем проверить гипотезу экспоненциальности Но, которая состоит в том, что (7 есть ф.р. экспоненциального закона.Р, против альтернативы Н, состоящей в том, что С Ф? при слабых дополнительных условиях.
В соответствии с данными характеризациями строятся эмпирическая ф.р. п = пВД < О (°-0−3) 1 и -статистические ф.р. п-2 ± (* ^ < 4} + ^{тш (?, < «}), 1 П
Мы предлагаем основывать критерии для проверки экспоненциаль-ности на статистиках: пкп = - с&bdquo-(*)] аоп{1).
В качестве альтернатив мы выбираем стандартные альтернативы, используемые в литературе по проверке экспоненциал ьности: альтернативу Вейбулла с д{х) = (в + 1) хеехр (—х1+в), х ^ 0- альтернативу Макехама с д{х) = (1 + 0(1 — ехр (—х))) ехр (—х — 0(ехр (-х) — 1 + х)), х ^ 0- альтернативу линейности функции интенсивности отказов с д (х) = (1 + вх) ехр[—ж — ^вх2], х^О.
Для предложенных выше двух статистик выписываются предельные распределения при нулевой гипотезе:
Теорема 3.2.1 Для статистики И£ при п —* оо имеет место соотношение где Дз (а) определена в (3.2.2). Теорема 3.3.1 Для статистики п при п —> оо имеет место соотношение
Щ0,(т + 1)2А1(т)), где Д4 (т) определена в (3.3.6).
Поскольку обе статистики зависят от параметров, а и т, то мы устанавливаем, при каких значениях параметров АОЭ по Бахадуру достигают своих максимумов и находим эти значения. Кроме того, мы строим альтернативу, при которой максимум достигается в точке, а ф ½.
Четвертая глава посвящена проверке гипотезы о нормальности. Существует множество характеризаций нормального закона как одного из центральных законов теории вероятностей и математической статистики, и две монографии, посвященные исключительно этому вопросу , . Мы рассмотрим слегка упрощенный вариант известной характери-зации из и :
Пусть Хг, Х2, ., Хт — центрированные н.о.р.с.в., имеющие ф.р. о константы а, а-2,., ат таковы, что 0 < а* < 1 и = 1. Тогда статистики Х и одинаково распределены тогда и только тогда, когда F (x) = Ф (х/а), то есть F — ф.р. нормального закона с нулевым средним и некоторой дисперсией, а > 0.
Пусть Х, ., Хп выборка с ф.р. G. Основываясь на этой характериза-ции, мы можем проверить основную гипотезу Я0, которая состоит в том, что G есть ф.р. нормального закона Фа (х) = Ф (х/а), против альтернативы Hi, состоящей в том, что G ф Фа. Строится обычная эмпирическая ф.р. Gn и V-статистическая ф.р. п ^
Bm, n (t) = п~т (Е 1 + - + < *}),
1.¿-т=1 с
Здесь и в дальнейшем символ, а означает суммирование по всем перестановкам индексов. Критерии для проверки нормальности могут быть основаны на следующих статистиках:
В, п = Г dGn (t), J —00 оо
BmAt)-Gn (t)]dGn (t), оо
Bin = Г автора Кремлев Сергей
Оптимальный вариант Анализ возможных сценариев развития событий неизбежно заставляет задуматься о выборе оптимального варианта. Нельзя сказать, что различные «летние» варианты, то есть альтернативы, привязанные к маю-июню - июлю 1941 г., внушают оптимизм. Нет, они,
Оптимальный вариант
Из книги Великая Отечественная альтернатива автора Исаев Алексей ВалерьевичОптимальный вариант Анализ возможных сценариев развития событий неизбежно заставляет задуматься о выборе оптимального варианта. Нельзя сказать, что различные «летние» варианты, т. е. альтернативы, привязанные к маю - июню - июлю 1941 г., внушают оптимизм. Нет, они,
Оптимальный контроль
Из книги Самооценка у детей и подростков. Книга для родителей автора Эйестад ГюруОптимальный контроль Что значит держать в меру крепко? Это вы должны определить сами, исходя из знания собственного ребенка и условий среды, в которой вы живете. В большинстве же случаев родители подростков стараются уберечь своих детей от курения, употребления алкоголя,
Оптимальный путь
Из книги Парадокс перфекциониста автора Бен-Шахар ТалОптимальный путь Нас постоянно атакует совершенство. Обложку Men’s Health украшает Адонис, обложку Vogue - Елена Прекрасная; женщины и мужчины на необъятном экране за час-другой улаживают свои конфликты, разыгрывают идеальный сюжет, отдаются идеальной любви. Все мы слышали,
Оптимальный подход
Из книги Эксперт № 07 (2013) автора Эксперт ЖурналОптимальный подход Сергей Костяев, кандидат политических наук, старший научный сотрудник ИНИОН РАН Министерство обороны США потратило миллиард долларов на неработающую компьютерную программу Фото: EPA С 1 марта расходы Пентагона, вероятно, будут сокращены на 43 млрд
Оптимальный вариант
Из книги Два сезона автора Арсеньев ЛОптимальный вариант - Скажите, разумно ли играть сразу на нескольких фронтах? - спросили журналисты у Базилевича и Лобановского в самом начале сезона-75.- Неразумно, конечно, - ответили они. - Но нужно. Мы считаем, что обязательно следует дифференцировать значимость
Оптимальный контроль
Из книги Управление личными (семейными) финансами. Системный подход автора Штейнбок МихаилОптимальный контроль >> При оптимальном контроле мы все расходы разделяем на две больших группы:– «обычные» – регулярные расходы,– разовые или нестандартные расходы.Оптимальный контроль может использоваться только после нескольких месяцев детального контроля.