Shunday qilib, noma’lum parametrlarning maksimal haqiqatnamolik
usuli bo'yicha topiluvchi baholari eu xatolar taqsimoti funksiyasiga
yetarlicha kuchsiz chegaralanish berilganda va katta tanlanmalarda
ko'pgina muhim optimal xususiyatlarga ega.
Maksimal haqiqatnamolik usulidan amaliy foydalanilganda
odatda kuzatish xatolarining taqsimot zichligining ma'lum turi talab
qilinadi, sababi modellaming noma'lum parametrlarini baholash
bilan bir qatorda taqsimot zichligining noma’lum parametrlarini
ham baholash mumkin.
Faraz qilamiz, M f modellar uchun bir qancha yo‘llar bilan 9*parametrlarning baholari olingan. Unda (3.48) tenglama bilan mosravishdaj-nchi modelni quyidagi ko‘rinishda yozish mumkin:
e\j) ) (H = ],.... n), (3.58)
Bu yerda e \f - 9j va M j berilganlar uchun e, tajribaxatolarining baholari; n - kuzatishlar soni.n ta tajribalar o'tkazilgan bo‘lsin. eu tasodifiy kattaliklaming
taqsimlanish zichligini p(eu,ip) orqali, e = (e,,e2,,...e„)7 tasodifiyvektorning qo'shma taqsimlanish zichligini esa p (e,ip) orqalibelgilaymiz, bu yerda ip - taqsimlanish zichligining parametrlarvektori bo‘lib, xususan qayta tiklanish dispersiyasi va matematikkutilmalar kattaliklarining normal zichliklari uchun tashkil qilinadi.
Unda p(e,(j/), ifodaga (3.58) munosabatdagi e\pkattaliklarni qo‘yish natijasida olingan tanlanmalaming LU)(9-,ip)haqiqatnamolik funksiyasi quyidagi ko‘rinishga ega boiadi:
($;,*?) = pieu)0 ],r)) (3.59).
e, (i = 1,2,3,...) mustaqil tasodifiy kattaliklar uchuntanlamalarning haqiqatnamolik funksiyasi quyidagicha aniqlaniladi:
Do'stlaringiz bilan baham: |
