Reja: Identifikatsiyalash masalasini qo‘yilishi

fl, 0 , u =1
NomaMum, lekin teng dispersiyalarda kuzatishlarning (3.63)
ifodasi quyidagi ko‘rinishga o‘tadi:
F {i) (9*) = n iin ^ 0) (#,) = m in Z [e.(/ ) (#,- )]2 (3-64)
Sj B=1
Shuni qayd qilish kerakki, kuzatishlarning xatolari normal
taqsimlanganda <9; parametrlarning maksimal haqiqatnamolik usuli
va eng kichik kvadratlar usuli bilan topilgan baholari bir - biriga
mos keladi va shuning uchun ham ular umumiy optimal xossalarga
ega.
Ko‘p yechimli modellar uchun, yaJni bir qancha o‘zgaruvchan
diodli modellar uchun tanlanmalaming haqiqatnamolik funksiyasi
I$J)0*,
tanlanmalar xatolarining mustaqil normal
taqsimlanishida quyidagi ko‘rinishga ega boMadi:
LU) (9’,
=n P 0 {J)0J ),
u = I
= (27z)<>"n det(X)-”/2 e x p [ - i£ = 3.65)
Z * = 1 / = I K=1
= ((2n)-Qnn det(2)-"/2 e x p [ - i^ ( X z ^ ) ) ] ,
bu yerda eJ = y u - f (j) (xu ,9’ ) = (eJuX (9’),... eJuQ (9* ))T , y „ - u -
oMchamli oMchashlar vektori; f U)(xu,9’) o‘chamli vektor funksiya
u O
boMib, oMchashlaming M r {crkl}QxQ dispersion-kovariatsiya
matritsasi modeliga mos keladi; * — transportirlash indeksi; bunda,
(3.67)
Maksimal haqiqatnamolik tamoyili bilan mos ravishda parametrlarning maksimal haqiqatnamoligi bahosi Q‘ o‘zgarishlarningma’lum dispersion-kovariatsiyali matritsasida LU)(Q*,y/') nimaksimallashtiradi, agar Q' vektor parametrlar Sp(£ ~'A(8')):kattalikni minimalashtirsa quyidagi kelib chiqadi:
sS t(Q ') = SpC £ -]A(Q;)) = m in ^ ( X "'M * ))• (3-68)
Q*Agar matritsa £ - diagonal matritsa boisa, unda
S p ( £ - lA(Q*)) o‘zida qoldiqlar kvadratlarining mutlaq yigindisininamoyon qiladi, ravshanki, Q =1 da (3.68) ifoda (3.63) ifoda bilanmos tushadi.