Математическая статистика и планирование эксперимента. Рыков В.В - 259 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГУНиГ им. Губкина | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Приложение A. Обработка данных на компьютере
Из рисунка видно, что в рассмотренном диапазоне име-
ется единственный максимум. Найдем его с помощью пакета
Optimization.
> with(Optimization):
> p:=Maximize(l, n=1..5, m=1..10);
> evalf[1](p[2]); # Округление до 1-й знач. цифры
p := [−134.782311566669, [n = 3.53874460308175, m = 5.69357839716024]]
[n = 4, m = 6]
С увеличением объема выборки значительно возрастает
трудоемкость вычислений. Этой проблемы не возникает, если
удается аналитически разделить параметры и наблюдения, как
это было сделано примере 4.2.
Сравним результаты с оценками метода моментов.
> p1:=solve({Mean(F)=mu, Variance(F)=sigma^2}, {n, m});
> p2:=subs(mu=Mean(x), sigma=StandardDeviation(x), p1);
> evalf[1](p2); # Округление до 1-й знач. цифры
p1 :=
½
n = −
2µ
2
−µ
2
+ µ
3
− 2σ
2
+ σ
2
µ
, m =
2µ
−1 + µ
¾
p2 := {n = 4.914652248, m = 5.997634064}
{n = 5, m = 6}
Как и в примере 4.2, точность этих оценок ниже точности
ОМП.
259

Страницы