1) error estimate
误差估计
1.
Characteristics-finite volume element method and its error estimate for nonlinear convection diffusion problems;
非线性对流扩散问题特征-有限体积法及其误差估计
2.
An error estimate for the subdivision Bézier net;
细分Bézier网的误差估计
3.
An error estimate to the optimal reduced mode;
一类最优简化模型的误差估计
2) error estimation
误差估计
1.
Minimum error estimation using wavelet for time series similarity search;
对时间序列相似性查询的最优小波误差估计
2.
The error estimation of quadratic Lagrange s interpolation and its interpolating function in triangular element;
三角形单元上二次Lagrange型插值与被插函数的误差估计
3.
Regularization error estimation of spherical harmonic coefficients from SGG observation;
SGG重力场球谐系数正则解的误差估计方法
3) error estimates
误差估计
1.
Convergence and error estimates of "Newton Like" method;
“牛顿类”迭代的收敛性和误差估计
2.
H~1-norm error estimates of the Characteristics-Finite Volume Element method for compressible miscible displacement in porous media;
多孔介质中可压缩可混溶驱动问题的特征—有限体积元法H~1模误差估计
3.
The influence of numerical integration on the anisotropicnonconforming finite element and error estimates;
数值积分对各向异性非协调有限元的影响及误差估计
4) Estimation of error
误差估计
1.
The iterative forms of accurate solution of air temperature ,air moisture content and water temperature of every section are educed and the estimation of error are given.
对喷水室热质交换方程组采用泛函分析中著名的Banach压缩映象原理,给出了存在与唯一性定理,推导出各断面空气的干球温度和含湿量及水温的精确解的迭代形式,给出了误差估计,并对精确解作了分析。
2.
In this paper, a method for constructing regularization operater, proof of the convergence, estimation of error, and computer experimental results are presented.
证明了收敛性,并给出了误差估计。
3.
A new Simpson inequality with best estimation of error was given under the condition that the integrand has piecewise continuous third derivative.
在被积函数具有分段连续三阶导数的条件下给出一个新的Simpson不等式,其误差估计是最佳的。
5) Error Evaluation
误差估计
1.
GPS positioning error evaluation based on fuzzy algorithm;
基于模糊算法的GPS定位误差估计
6) estimation error
估计误差
1.
Quantitative estimation of ore loss and dilution resulting from block estimation errors;
由块段估计误差引起的矿石损失和贫化的量化估计方法
2.
We develop a model for robust portfolio selection using arctan estimator that addresses two major shortcomings of the Markowitz approach:the ability to handle higher moments and estimation error.
本文提出一组新的稳健投资组合模型,以期解决传统的Markowitz投资组合方法中的两大不足:(1)没有将高阶矩考虑在内;(2)在实践中存在的估计误差问题。
补充资料：水文估计量的抽样误差
水文随机变量的分布函数中的参数(或参数的函数)的估计量的均方根误差。水文随机变量x的分布函数F(x，θ) 中所含的参数θ，一般皆为未知数, 需根据样本资料(x1，x2，...，xn)予以估计。换言之,为进行参数估计，必须构造一个样本的函数，称为估计量，记为(x1，x2，...,xn)，从而当有一具体样本(x1，x2,...,xn)之后,就可算出(x1，x2，...，xn),做为θ的估计值。由于样本为随机变量，可以证明,作为样本函数的估计量(x1,x2，...，xn)，也是随机变量，故有其概率密度函数，记为g(，θ)，称为抽样分布（见上页图）。它表示估计量取各种不同数值的可能性大小。虽然任一估计量取得真值θ的概率都为零, 但不同的估计量其平均误差的大小还是不同的。这个平均误差,通常以估计量对参数真值θ的均方根误差来代表，可表示为：
式中E为取期望值的符号,根据定义它等于式中右侧的积分。粗略地说，g(，θ)的图形对θ越集中, σ孌越小,反之则越大。
在水文统计中，需要估计的往往不仅是参数，还有参数的某种函数，例如x的p分位数xp(见水文随机变量)。在由样本求得了θ的估计量后, 就可进一步求得xp的估计量憫p。类似于对σ孌的讨论,通常以估计量憫p对真值xp的均方根误差来代表憫p的平均误差，记为σ憫p。σ孌特别是σ憫p的数值，在分布函数及估计方法都很简单时,可用分析方法采用近似公式予以计算。在分布函数或估计方法较复杂时，用近似公式计算，误差较大。这时可用蒙特卡洛方法求出其近似值。水文统计学研究的基本内容之一，就是要设法提出一种抽样误差最小的估计量。
式中E为取期望值的符号,根据定义它等于式中右侧的积分。粗略地说，g(，θ)的图形对θ越集中, σ孌越小,反之则越大。
在水文统计中，需要估计的往往不仅是参数，还有参数的某种函数，例如x的p分位数xp(见水文随机变量)。在由样本求得了θ的估计量后, 就可进一步求得xp的估计量憫p。类似于对σ孌的讨论,通常以估计量憫p对真值xp的均方根误差来代表憫p的平均误差，记为σ憫p。σ孌特别是σ憫p的数值，在分布函数及估计方法都很简单时,可用分析方法采用近似公式予以计算。在分布函数或估计方法较复杂时，用近似公式计算，误差较大。这时可用蒙特卡洛方法求出其近似值。水文统计学研究的基本内容之一，就是要设法提出一种抽样误差最小的估计量。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条