{ X1,X2.......Xn} - имеют нормальное распределение. Причем последующий набор { X1...Хi....Xn} может быть и не связан с предыдущим. Ошибки дисперсий может быть действительно считать слишком незначительными по сравнению с дисперсиями и находить средневзвешенное по известной формуле в которой веса обратно пропорциональны сигме в квадрате? Возможные дисперсии 0,14063 0,0625 0,036458 0,023438 0,015625 0,010417 0,0066964 0,0039063 0,0017361 3,4694e-018 Соответствующие им ошибки дисперсий 0,0079102 0,003125 0,0015951 0,00087891 0,00048828 0,00026042 0,00012556 4,8828e-005 1,0851e-005 1,2037e-035 Возможные дисперсии 1,5469 0,76563 0,50521 0,375 0,29688 0,24479 0,20759 0,17969 0,15799 Соответствующие им ошибки дисперсий 0,095713 0,046895 0,030628 0,0225 0,017627 0,014382 0,012066 0,010332 0,0089855 Возможные дисперсии 3,1094 1,5469 1,026 0,76563 0,60938 0,50521 0,4308 0,375 0,3316 0,29688 0,26847 Соответствующие им ошибки дисперсий 0,19336 0,095713 0,063166 0,046895 0,037134 0,030628 0,025983 0,0225 0,019792 0,017627 0,015856
Сообщение отредактировал Santy - Nov 6 2007, 13:36
|