Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Метрический анализ и обработка данных
Глава 2. Методы учета априорной информации в рамках параметрической статистики
Поставить закладку
§ 1. Метод Байеса
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 2 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Bведение
Основные обозначения
Глава 1. Элементы математической статистики
+
Глава 2. Методы учета априорной информации в рамках параметрической статистики
-
§ 1. Метод Байеса
§ 2. Минимаксный метод учета априорной информации
§ 3. Обобщенный метод максимального правдоподобия учета априорной детерминированной информации
§ 4. Обобщенный метод максимального правдоподобия учета априорной стохастической информации
Глава 3. Устойчивые методы оценивания параметра положения
+
Глава 4. Методы непараметрической статистики
+
Глава 5. Проверка гипотез о законе распределения
+
Глава 6. Численные методы статистического моделирования
+
Глава 7. Метод наименьшихкв адратов для линейныхм оделей с неопределенными данными
+
Глава 8. Робастные методы для линейныхм оделей с неопределенными данными
+
Глава 9. Учет априорной информации в линейныхм оделях с неопределенными данными
+
Глава 10. Метод наименьшихкв адратов для нелинейных моделей с неопределенными данными
+
Глава 11. Методы выделения детерминированныхи хаотическихк омпонент временныхр ядов
+
Глава 12. Методы прогнозирования хаотических временныхр ядов
+
Глава 13. Прогнозирование с помощью метрического анализа
+
Глава 14. Динамический детерминированный хаос
+
Глава 15. Планирование оптимальныхиз мерений при восстановлении функциональныхз ависимостей
+
Список литературы
Данный блок поддерживает скрол*