Какая функция системы MATLAB может быть использована для определения оценки вектора параметров линейной модели наблюдений неполного ранга?
Как изменится линейное уравнение наблюдений неполного ранга, если к обеим частям уравнений применить оператор математического ожидания?
Когда линейная модель наблюдений будет моделью неполного ранга?
В каком случае матрица регрессоров будет матрицей неполного ранга?
Какие операторы и блоки системы GPSS/PC обеспечивают обслуживание по заданному вероятностному закону?
Что необходимо предпринять в случае неполного ранга матрицы регрессоров при регрессионной идентификации дискретной системы управления?
Почему традиционными методами не может быть решено уравнение относительно неизвестных коэффициентов линейной модели наблюдений?
Если случайные величины распределены по закону Эрланга 4-го порядка с параметром равным 1, то чему будет равна дисперсия случайных величин?
Если случайные величины распределены по закону Эрланга 4-го порядка с параметром равным 1, то чему будет равно математическое ожидание случайных величин?
В каком случае оценка параметров линейной регрессионной модели может осуществляться по наблюдениям полного ранга, если число наблюдений равно N , а число факторов равно k?
