Досліджено метод опрацювання результатів некорельованих спостережень, який грунтується на безпосередньому порівнянні вхідних спостережень із так званими зразковими спостереженнями, якими є математичні сподівання позиційних статистик, що відповідають прийнятим моделям густини розподілу спостережень. Запропоновано та досліджено два способи знаходження оцінки результату вимірювання на снові аналізу значень незміщеної оцінки дисперсії залишкових відхилень досліджуваних спостережень від зразкових спостережень, які відповідають заданому набору модельних розподілів спостережень. Ефективність обох способів досліджено за допомогою методу Монте-Карло. Показано, що спосіб, який грунтується на мінімальному значенні оцінки дисперсії, дає кращі результати (менший розкид, непевність), якщо спостереження одержані із генеральної сукупності, розподіл якої є серед модельних. Другий спосіб, який грунтується на ваговому визначенні результату, дає кращі результати, якщо серед модельних відсутній розподіл генеральної сукупності. Ефективність обох способів зростає у разі збільшення відхилення розподілу генеральної сукупності від нормального.

  Повний текст PDF - 713.344 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"