1) Upper estimate
上估计
2) upper estimates
上界估计
1.
The upper estimates concerning minimizers of the anisotropic Ginzburg-Landau functional;
关于各向异性的Ginzburg-Landau泛函极小元的上界估计
2.
This paper discusses the upper estimates of weighted eigenvalues for Dirichlet problem of membrane vibration.
考虑膜振动Dirichlet问题的带权特征值上界估计,利用试验函数、分部积分以及不等式估计等方法,建立了用前n个特征值来估计第n+1个特征值的上界估计,其估计系数与区域度量无关。
3.
This paper considers upper estimates of weighted eigenvalues for uniformly elliptic problem of the vibration of membranes.
考虑膜振动一致椭圆型问题的加权特征值上界估计,利用试验函数、分部积分法、Rayleigh定理以及不等式估计等方法,建立了用前n个特征值来估计第n+1个特征值的上界估计,其估计系数与区域度量无关。
3) estimate in the sup norm
上确界估计
5) upper limit of interval estimation
区间估计的上限
1.
In this paper the author presents a new method to define the critical path of the network chart by the upper limit of interval estimation of mathematical statistics.
本文提出运用数理统计的区间估计的上限来确定网络图关键路线的方法，并利用多目标决策方法建立一个模型，更切合实际地确定了网络中的关键路
6) right endpoint estimator
上尾端点估计量
1.
As the extreme value index γ<0,the authors give the right endpoint estimators of a distribution function F(x),prove the weak and strong consistency,obtain the strong convergence rate and derive the asymptotic normality.
给出了当极值指标小于0时,分布函数F(x)的上尾端点估计量,并证明了该估计量的强相合性和弱相合性,给出了其强收敛速度,证明了渐近正态性,进而获得了分布函数F(x)的上尾端点的渐近置信区间。
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条