Метод Монте-Карло
Дан случайный гауссовский вектор с заданной ковариационной матрицей. Методом Монте-Карло найти вероятность попадания реализации вектора в шар заданного радиуса. Метод наименьших квадратов (МНК)
Имеются 50 опытов наблюдения X и Y, где Y=aX+b+ksi. ksi - гауссовская центрированная случайная величина. Оценить параметры a и b методом моментов. Построить доверительные интервалы уровня 0.95 для параметров a и b. Проверка гипотезы
Рассматривая ek = Yk - aXk - b выборку, построить гистограмму (10 интервалов одинаковой длины). Пользуясь критерием хи-квадрат и полученной гистограммой, проверить гипотезу о нормальном законе распределения с уровнем значения 0.01 случайной величины ek.
Дан случайный гауссовский вектор с заданной ковариационной матрицей. Методом Монте-Карло найти вероятность попадания реализации вектора в шар заданного радиуса. Метод наименьших квадратов (МНК)
Имеются 50 опытов наблюдения X и Y, где Y=aX+b+ksi. ksi - гауссовская центрированная случайная величина. Оценить параметры a и b методом моментов. Построить доверительные интервалы уровня 0.95 для параметров a и b. Проверка гипотезы
Рассматривая ek = Yk - aXk - b выборку, построить гистограмму (10 интервалов одинаковой длины). Пользуясь критерием хи-квадрат и полученной гистограммой, проверить гипотезу о нормальном законе распределения с уровнем значения 0.01 случайной величины ek.