Если математическое ожидание оценки равно значению оцениваемого параметра, оценка называется
Область в пространстве параметров, в которую с заданной вероятностью входит неизвестное значение оцениваемого параметра распределения, называется
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
При росте объема выборки квантили распределения Стьюдента стремятся к соответствующим квантилям
Разность между эмпирической и теоретической функциями распределения, умноженная на квадратный корень из объема выборки, - это
Выборочная дисперсия равна 600, четвертый выборочный момент 1700000, объем выборки 50. Тогда для вероятности p=0,95 нижняя граница для дисперсии
Выборочная дисперсия равна 600, четвертый выборочный момент 1700000, объем выборки 100. Тогда для вероятности p=0,95 нижняя граница для дисперсии
Выборочная дисперсия равна 600, четвертый выборочный момент 1700000, объем выборки 50. Тогда для вероятности p=0,95 верхняя граница для дисперсии
Тот факт, что выборочные характеристики при возрастании числа опытов приближаются к теоретическим, следует из
Модель робастности, в которой расстояние между распределением каждого элемента выборки и базовым распределением не превосходит заданной малой величины, называется моделью