Минимаксный метод.
Алгоритм принципа максимина (минимакса)
Минимаксная процедура
Операционный анализ. Минимаксный метод.
Минимаксный метод.
Минимаксный метод.
Некоторые задачи оценивания см. Пусть 0 — это значение 0 в итерации. Аппроксимируем величину линейным выражением Задача нелинейного программирования, связанная с соотношениями заменяется задачей линейного программирования. Найдем так, чтобы минимизировать соотношение при условии: Задача может быть решена с помощью стандартных методов линейного программирования ЛП. Как только вектор вычислен, длина шага в этом направлении определяется с помощью интерполяции — экстраполяции. Точечное и интервальное оценивание 1. Эксперименты и матрица данных В. Стохастическая форма модели 2. Функция правдоподобия для стандартной приведенной модели 2. Функция правдоподобия для структурных моделей 2. Использование предположений о законе распределения Г. Информативные и неинформативные априорные распределения 2. Теорема Байеса Глава III. Свойства выборочного распределения 3. Оценка статистических характеристик Б. Оптимизация без ограничений 3. Ограничения типа равенств 3. Ограничения типа неравенств Глава IV. Метод наименьших квадратов со взвешиванием измерений 4. Множественная линейная регрессия Б. Неизвестная диагональная ковариационная матрица 4. Неизвестная общая ковариационная матрица 4. Случай наличия ошибок в независимых переменных 4. Точные структурные модели 4. Требования к данным 4. Другие виды распределений В. Мода апостериорного распределения 4. Оценки минимального риска Г. Метод псевдомаксимального правдоподобия 4. Метод минимума хи-квадрат Глава V. Метод наискорейшего спуска 5. Метод выбора направления 5. Метод Гаусса как последовательность линейных регрессионных задач 5. Реализация метода Гаусса 5. Методы переменной метрики 5. Метод интерполяции — экстраполяции 5. Замечания, касающиеся сходимости 5. Методы без вычисления производных 5. Методы прямого поиска 5. Однооткликовая задача наименьших квадратов 5. Учет априорной информации 5. Двухоткликовая задача максимума правдоподобия Глава VI. Проекции при ограничениях на параметры 6. Некоторый особые случаи 6. Линейные ограничения типа равенств 6. Метод наименьших квадратов — метод проекции 6. Ошибки у независимых переменных 6. Модель, заданная в неявной форме Глава VII. Методы интерпретации по виду поверхности отклика 7. Ковариационная матрица оценок 7. Точная структурная модель 7. Ошибки у независимых переменных 7. Критерии, основанные на остатках 7. Серии в наблюдениях и выбросы 7. Предсказание по модели 7. Метод наименьших квадратов для единственного уравнения 7. Изучение с помощью метода Монте-Карло 7. Метод максимального правдоподобия для модели с двумя уравнениями Глава VIII. Модели, включающие дифференциальные уравнения 8. Стандартные динамические модели 8. Модели, сводящиеся к стандартному виду 8. Вычисление целевой функции и ее градиента 8. Некоторые трудности, связанные с динамическими системами 8. Задачи химической кинетики 8. Линейная зависимость уравнений Глава IX. Неоднородные ковариационные матрицы 9. Задача с пропущенными данными 9. Другая задача с пропущенными данными 9. Задача с последовательным оцениванием Глава X. Информация и неопределенность Критерий планирования для оценивания параметров Критерий планирования для предсказания Критерий планирования для дискриминации моделей Некоторые практические соображения Соображения вычислительного характера Имитация экспериментов на вычислительной машине Планирование для принятия решения Приложение А. Элементарные кручения и выметания А. Собственные значения и собственные векторы вещественной симметричной матрицы А. Спектральные разложения Приложение Б. ТЕОРЕМА РАО-КРАМЕРА Приложение Г. ТЕОРЕМА ГАУССА-МАРКОВА Приложение Е. Минимаксные задачи Некоторые задачи оценивания см.
Причины вов по пунктам
Где можно получить информацию о невыездных
Получить лицензия на алкоголь розничная торговля
Подиум для ванной своими руками
Как одеться в 55 чтобы выглядеть моложе
Боли в тазобедренных суставах лечение