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1)  Orderly statistical distribution
顺序统计量分布
2)  order statistic
顺序统计量
1.
Distributional properties of order statistics of χ~2 distribution
关于χ~2分布顺序统计量的分布性质
2.
On distributional properties of order statistics with Laplace distribution
拉普拉斯分布顺序统计量的分布性质
3.
The expressions of the screening law and the mixing law have heen derived in view of the order statistic theory and the Lebesgue's decompose theorem, and the correctnes.
文中论述了随机变量的筛分与混和现象;由Kolmogorov-Smirnov检验表明,筛分与混和对随机变量分布的影响是强烈的;基于顺序统计量理论和Lebesque分解定理,导出了筛分律与混和律的表达式,并通过计算举例证明了这些表达式的正确
3)  order statistics
顺序统计量
1.
For large samples,the average value of the samples is used to estimate ALTT;while for small samples,the order statistics is used.
在GPS数据误差修正的基础上,根据GPS数据量的不同,对大样本数据量采用样本均值估计路段平行行程时间,对小样本数据量采用顺序统计量中位数估计路段平均行程时间,并计算了估值的置信区间和置信度。
2.
The authors discuss the statistical distributions of multiple-input multiple-output (MIMO) channels over flat Rayleigh fading via the order statistics analysis.
以顺序统计量分析Rayleigh平坦衰落MIMO信道矩阵各向量能量的分布特征,给出其各阶矩公式以及列(行)数为1和2时行(列)向量的能量期望值的简洁表达式,并由此推导出信道矩阵的单边维数趋于无穷时行和列向量能量期望值的上下界。
3.
This paper discusses the probability distribution of sample interval Yi(Yi=X(i+1)-X(i))under the two-parameter exponential distribution,and some probability properties as well as some fine characteristics that general distributions does not have of Yi(0≤i≤n-1)are got by using related conclusions of order statistics.
讨论了双参数指数分布总体下样本区间Yi(Yi=X(i+1)-X(i))的分布,并利用顺序统计量的相关结论得到了Yi(0≤i≤n-1)的一些概率性质及一般总体所不具有的优良性质。
4)  extremal order statistics
极值顺序统计量
1.
We study the asymptotic distribution of the locations related with extremal order statistics for stationary sequence.
本文研究平稳序列的极值顺序统计量位置的渐近分布,得到局部最大值和极值顺序统计量的位置依分布的收敛性,以及首次高水平上超位置与局部最大值位置的联合渐近性质。
5)  extreme order statistics
极端顺序统计量
6)  rank-order statistics
等级顺序统计量
补充资料:顺序统计量


顺序统计量
order statistic

  近正态分布,其参数为xJ/,=a和扩叼(2(n十l))·如果将统计量序列{户。}与正态分布均值“的最优无偏估计最(ullb此ed estilnator)序列 子无卜见一生夕x 凡一1作比较,则应选序列{X。},因为对于n)2,有 。无_一兰<‘宜二-、。。. nZ(n+1) 咧2·设X‘”一(X(。,),二,X(。。))是基于随机向量X一(X,,…,X。)的顺序统计量向量,而X的分量独立且在区间【a一h,a+h]上均匀分布,其中参数“和h未知.对于n)2,记 Y。一合(戈。J,+从。。。), ~n十l Z一寸厂万(尤(二,一戈一,)·那么,统计量序列{Y。}和{Z。}相应为参数。和h的相合超有效无偏估计量序列(见超有效估计量(superefficient estimator).此外,有 一”2hz Oy=一一一一一上二二一一一-一 (n+l)(”+2) _~2h2 02_二一一二尘二一~- (n一1)(”+2)可以证明,在用顺序统计量表示的线性无偏估计类中,在平方风险最小的意义下,序列{y。}和{Z。}决定a和h的最优估计量.顺序统计最I心刘匕川习咬力c;nop,脚。奴“Toc~] 基于观测结果的有序统计量序列(亦称顺序统计t序列(~石。班d~))中的每一项.假设被观测随机向量X二(戈,…,戈)在n维Euc曰空间R”(n)2)中取值x二(x,,…,x。);此外,假设在R”中按如下规则给出一函数职(·):R”~R” 伊(x)二x(’),x〔R”,其中x(’)一(x(。,),…,x(n。))是R”中由向量x将其坐标x;,二,x。按递增顺序排列得到的向量,即向量分’)的分量x(。.),一,x(,。)满足关系式 、(,】)簇“’簇x(。。)·(1) 在这种情形下,统计量x(‘)=沪(X)=(X〔。1),,”,x(n·))是一乎序笋甘拿的手烈或字早〔SeneS(orvector)0f0川比statistics),而其第k个分量X(。*)(k二1,…,的称为第k个顺序统计量(k一th。代七r sta出tic). 在顺序统计量的理论中,随机向量X的分量X、,…,戈为独立同分布随机变量的情形研究的最充分,以下仅限于考虑这种情形.假如F(的是随机变量Xi(i=1,…,。)的分布函数,则第k个顺序统计量x(。。的分布函数F。*(u)由如下公式给出: F。*(u)=尸{X(。*)0, 即如果戈服从正态分布N(a,a,),则序列{拜。}渐
  
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参考词条