Биномиальная модель выборки применяется для описания ответов на

Модель робастности, в которой расстояние между распределением каждого элемента выборки и базовым распределением не превосходит заданной малой величины, называется моделью

Объем первой и второй выборок равен 100. Оценка математического ожидания первой выборки равна 6, второй - равна 5. Выборочная дисперсия первой выборки равна 4, второй - равна 5. Тогда значение статистики Крамера-Уэлча равно

Пусть исходные данные - это совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин с одной и той же функцией распределения F(x). H(x) - функция распределения засоряющей совокупности. Тогда модель - это модель

В классической математической статистике элементы выборки - это

В модели случайной выборки данные рассматриваются как реализации

Логарифмическая функция правдоподобия для выборки из нормального распределения объемом n имеет вид

Сравнивать выборки на основе среднего арифметического для данных, измеренных в порядковой шкале

Функция правдоподобия представляется в виде произведения плотностей для отдельных элементов выборки

При росте объема выборки квантили распределения Стьюдента стремятся к соответствующим квантилям

Многократное извлечение выборки из эмпирического распределения, осуществляемое методом Монте-Карло, - это суть