|
|
 |
| Авторизация |
|
|
|
| Поиск по указателям |
|
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
| Бард Й. — Нелинейное оценивание параметров |
|
|
|
| Предметный указатель |
Адекватность (качество подгонки), критерии 201—206
Актон (Acton, F.S.) 204 328
Анализ остатков, пример 211—213 218—220
Андерсон (Anderson, T.W.) 172 328
Апостериорное распределение 41—43
Апостериорное распределение, его мода 77—78
Априорное распределение 38—41
Априорное распределение информативное 39—41
Априорное распределение неинформативное 39—41
Аткинсон (Atkinson, A.C.) 268 275 328
Байес (Bayes T.) 41 328
Байеса теорема 41—43
Байесовский подход к оцениванию 76—81
Бард (Bard, Y.) 112 115 154 327
Бартельс (Bartels, R.H.) 82 328
Бауэрс (Bowers, D.A.) 250 334
Беллман (Bellman, R.) 233 245 329
Бенкен (Behnken, D.W.) 268 329
Бил (Beale, E.M.L.) 193 328
Блейкмор (Blakemore, J.W.) 280 281
Бодкин (Bodkin, R.G.) 31 137 141 329
Бокс, Дж. (Box, G.E.P.) 15 105 127 207 264 268 270 319 329
Бокс, М. (Box, M.J.) 124 156 277 329
Бомберол (Bomberault, A.) 326 330
Бошам (Beauchamp, J.J.) 257 329
Брент (Brent, R.P.) 124 329
Бройден (Broyden, C.G.) 112 113 329
Брэй (Bray, T.A.) 319 333
Бут (Booth, G.W.) 15 326 329
Буцци Феррарис (Buzzi Ferraris, G.) 124 329
Бьенэмэ — Чебышева неравенство для нескольких параметров 191—192
Бьенэмэ — Чебышева неравенство для одного параметра 188—189
Вагнер (Wagner, H.M.) 76 335
Вальд (Wald, A.) 263 272 273 274 335
Ватсон, Дж.А. (Watson, G.A.) 157 334
Ватсон, К.М. (Watson, K.M.) 280 332
Векторы, их линейная независимость 304—305
Винер (Wiener, N.) 22 335
Винклер (Winkler, R.L.) 40 335
Вращательная дискриминация, методы 95—98
Вуд (Wood, F.S.) 327
Выборочное распределение 44—50
Выборочное распределение, влияние ограничений 182—185
Выборочное распределение, ковариационная матрица 178—181
Выборочное распределение, оценивание статистических характеристик 177—185
Выборочное распределение, статистики 45
Выборочное распределение, численная оценка по методу Монте-Карло 51—52 213—215
Выборочное распределение, численная оценка статистических характеристик 50—52
Выметание 300—306
Вычислительные машины (компьютеры), их роль в экспериментах 278 279
Вычислительные программы для оценивания параметров 326—327
Галамбос (Galambos, J.T.) 256 331
Гаусс (Gauss, K.F.) 14 15 101 126 331
Гаусса метод 101—111
Гаусса метод для однооткликовой задачи наименьших квадратов 101 —102
Гаусса метод с учетом априорного распределения 106 111 136—137
Гаусса метод со штрафными функциями 147—148
Гаусса метод, его конкретная реализация 106—111
Гаусса метод, как последовательность линейных регрессий 104—106
Гаусса метод, пример 128—135
Гаусса распределение см. «Нормальное распределение»
Гаусса — Жордана кручения (исключения) 300—301
Гаусса — Маркова теорема 63 321—322
Гессе матрица 92
Гессе матрица, аппроксимация ее по методу переменной метрики 111—114
Гессе матрица, гауссовская аппроксимация 101—104
Гивенса — Хаусхолдера, преобразование 306—307
Главные компоненты 185—187 211—212
Голдфарб (Goldfarb, D.) 115 831
Голуб (Golub, G.H.) 82 107 330 331
Гольдфельд (Goldfeld, S.M.) 98 331
Градиентные методы 90
Градиентные методы, их сходимость 91—92 120—121
Градиентные методы, определение размера шага 115—118
Градиентные методы, эффективность 93
Границы для параметров 154—156
Границы для параметров, влияние на выборочное распределение 184—185
Границы для параметров, потребность в них 144
Границы для переменных состояния системы 235
Гринштадт (Greenstadt, J.) 96 112 121 137 326 330 331
Гутман (Guttman, I.) 193 332
Данные, их случайный характер 24
Данные, ошибки в них см. «Ошибки»
Данные, требования к ним при оценивании 73—74
Данциг (Dantzig, G.B.) 150 330
Деминг (Deming, W.E.) 157 330
Деминга метод 157—163
Денхем (Denham, W.F.) 245 332
Детерминистическая модель 18—19
Дженрих (Jennrich, R.J.) 95 107 332
Джеффрис (Jeffreys, H.) 40 332
Дживс (Jeeves, T.A.) 124 332
Джон (John, F.) 57 332
Динамические модели стандартные 224—226
Динамические модели, вычисление целевой функции 228—233
Динамические модели, градиент целевой функции 228—233
Динамические модели, методы решения 221—224
Динамические модели, пример 236—242
Динамические модели, сведение к стандартному виду 226—228
Динамические модели, трудности, с ними связанные 234—236
Дискриминация моделей, планирование экспериментов 269—272
Дискриминация моделей, пример 279—286
Дифференциальные уравнения см. также «Динамические модели»
Дифференциальные уравнения, устойчивость их решений 234—236
Дифференциальные уравнения, численное интегрирование 233—234
Дифференцирование аналитическое, с помощью вычислительной машины 120—121 326—327
Дифференцирование матричных функций 296—300
Дифференцирование целевой функции для динамической модели 228—232
Дифференцирование численное 122—124
Дифференцирование, необходимость высокой точности 120—121
Доверительная область 190—194
Доверительная область для линеаризованной модели 192—194
Доверительная область с минимальным объемом 266
Доверительная область, пример построения 212
Доверительный интервал 14 187—190
Дополнительная нежесткость 57
Допустимая область 53
Достаточная статистика 48 67
Дрейпер (Draper, N.R.) 204 268 330
Дэвидон (Davidon, W.C.) 111 112 113 114 380
Дэвидона — Флетчера — Пауэлла метод 115
Дэвис (Davies, O.L.D.) 263 330
Зависимые переменные 20
Задача о дополняющих кручениях 150
Занвилл (Zangwill, W.J.) 124 335
Инвариантность оценок по отношению к преобразованию переменных 49
Интервальная оценка 14
Интерполяция-экстраполяция, методы 115—118
Интерполяция-экстраполяция, примеры 131—134
Информация (количество информации) априорная 38—41
Информация (количество информации) в нормальном распределении 25—27
Информация (количество информации) в распределении 25—26 264—265
Информация (количество информации) для дискриминации 269—272
Информация (количество информации) достигнутая в эксперименте 264—265
Итерационные методы 88—92 (см. также «Методы без вычисления производных» «Градиентные
Итерационные методы приемлемые 89—91
Итерационные методы, критерии окончания (останова) 118—120
Итерационные методы, начальное приближение 125—127
Йоул (Youle, P.V.) 127 329
Кагивада (Kagiwada, H.) 245 329
Калман (Kalman, R.E.) 228 332
Канонический вид 176—177
Квадратичное программирование 149—150
Квазилинеаризация 233
Келли, Й. (Kelley, J.E.) 76 332
Келли, Х. (Kelley, H.J.) 245 332
Кенуй (Quenouille, M.H.) 189 334
Китрелл (Kittrell, J.R.) 125 127 268 333
Клейн (Klein, L.P.) 31 137 141 329
Колвилл (Colville, A.R.) 121 330
| Конечные разности 122—124
Конечные разности для динамических моделей 229
Конечные разности односторонние 122
Конечные разности центральные 123
Конечные разности, определение оптимальной длины шага 122—123
Корнелл (Cornell, R.G.) 256 257 329 331
Корнфилд (Cornfield, J.) 39 330
Корреляция (коэффициент корреляции) 315
Корреляция (коэффициент корреляции), проверка значимости 203—204 219—220
Коттл (Cottle, R.W.) 150 330
Критерии окончания (останова) для итерационных методов 118—120
Критерии окончания (останова) для последовательных экспериментов 272—274
Критерий планирования для локализации максимума 276—279
Кручение 300 336
Кун (Kuhn, H.W.) 57 333
Куна — Таккера условия 57
Куна — Таккера условия для квадратичного программирования 149—150
Купманс (Koopmans, T.C.) 15 333
Кэрролл (Carroll, C.W.) 144 329
Лагранжа множители 54—58
Лапидус (Lapidus, L.) 115 326 328
Левенберг (Levenberg, K.) 98 333
Левенберга метод см. «Марквардта метод»
Леман (Lehman, E.L.) 172 333
Линдли (Lindley, D.V.) 264 289 333
Линеаризация 82—84 126
Линеаризация, пример 135
Линейно зависимые уравнения 242—245
Линейность 13
Линейные уравнения, их решение 303—304
Лонгли (Longley, J.W.) 107 333
Лоу (Law, V.J.) 95 330
Лукас (Lucas, H.L.) 264 268 329
Мак-Ги (McGhee, R.B.) 105 333
Мак-Кормик (McCormick, C.P.) 57 112 113 145 333
Максимизация см. «Оптимизация»
Маргинальное распределение 316
Марквардт (Marquardt, D.W.) 98 119 326 333
Марквардта метод 98—101
Марквардта метод, пример 137
Марсалья (Marsaglia, G.) 319 333
Матрица данных 23—24
Матрица моментов 68—69
Матрица улучшенная шкалированием 310—311
Матрица, квадратный корень 311—312
Матрица, обусловленность 93 309
Матрица, ранг 295—296 304
Матрица, след 294
Матрица, спектральные разложения 307—313
Матричная алгебра 290—296
Матричные функции, их дифференцирование 296—300
Мезаки (Mezaki, R.) 127 207 285 332 333
Метод коррекции ранга единица 113
Метод максимального правдоподобия 65—76
Метод максимального правдоподобия, двустороннее экспоненциальное распределение 74—76
Метод максимального правдоподобия, независимые переменные, подверженные ошибкам 71—73
Метод максимального правдоподобия, неизвестная ковариационная матрица 69—71
Метод максимального правдоподобия, нормальное распределение 67—74
Метод максимального правдоподобия, примеры 137—142
Метод максимального правдоподобия, равномерное распределение 74—75
Метод максимального правдоподобия, точная структурная модель 73
Метод минимума хи-квадрат 84—85
Метод Монте-Карло 51—52
Метод Монте-Карло, пример 213—215
Метод наименьших квадратов 59—65 (см. также «Регрессия»)
Метод наименьших квадратов без взвешивания измерений 59—60
Метод наименьших квадратов со взвешиванием измерений 60— 62
Метод наискорейшего спуска 92
Метод проекции (проекционные методы) 148—156
Метод проекции (проекционные методы) для линейных ограничений типа равенств 163
Метод проекции (проекционные методы) для параметров с ограничениями 154—156
Метод проекции (проекционные методы), определение длины шага 151—152
Метод проекции (проекционные методы), пример 165—166
Метод псевдомаксимального правдоподобия 82
Методы без вычисления производных 121 — 124
Методы выбора направления 95— 98
Методы переменной метрики 111 —114
Методы прямого поиска 124
Мид (Mead, R.) 124 334
Минимальная дисперсионная матричная граница 46
Минимизация см. «Оптимизация»
Митер (Meeter, D.A.) 193 332
Модели в задачах химической кинетики 21 225 231—233 236—245
Модели, формулируемые в виде д. у. 221
Моделирование экспериментов 51—52 279—286
Модель, детерминированная форма 18— 19
Модель, оценивание ее параметров 10—13
Модель, стохастическая форма 30—32
Наблюдаемые переменные 224
Научное исследование, его цели 261—264
Начальное приближение 125—127
Начальные условия 224
Независимые переменные 20 224
Независимые переменные, подверженные ошибкам см. «Точная структурная модель»
Нейман (Neyman, J.) 187 334
Нелдер (Nelder, J.A.) 124 334
Нелинейное программирование 87—88
Неоднородные ковариационные матрицы 249—251
Неопределенность 264—265
Неточная структурная модель 30—31
Нормальное распределение 24—27
Нормальное распределение многомерное 26—27
Нормальное распределение одномерное 26
Нормальное распределение, количество информации 264—265
Нормальное распределение, метод максимального правдоподобия 67—74
Нормальные уравнения 53—54
Ньютона метод 92—95
Ньютона — Гринштадта метод 96—97
Область безразличия 173—176
Область безразличия, примеры 209—213
Обращение матриц 293 302—303
Обращение матриц модернизированное 254
Ограничения 54—58 (см. также «Границы для параметров» «Границы «Ограничения «Ограничения
Ограничения их влияние на выборочное распределение 182—185
Ограничения типа неравенств 56—58
Ограничения типа неравенств линейные, применение к ним метода проекции 148—156
Ограничения типа неравенств, штрафные функции 144—148
Ограничения типа равенств 54— 56
Ограничения типа равенств линейные, применение к ним метода проекции 163
Ограничения типа равенств, штрафные функции 163
Ограничения, возникающие из априорной информации 38—39
Определитель (детерминант) 294
Определитель (детерминант), его вычисление 304—305
Оптимизация 52—53
Ортогонализация 108—111
Осборн (Osborne, M.R.) 157 333 334
Остатки 59
Остатки, выбросы 204—206
Остатки, критерии, основанные на сериях 204—206
Остатки, статистические свойства 196—199
Отношение правдоподобия 272 — 273
Оценивание параметров 10—13
Оценивание параметров в распределении вероятностей 10—13 84—85
Оценивание параметров распределения ошибок 198—199
Оценивание параметров, вычислительные программы 326—327
Оценивание параметров, история вопроса 14—15
Оценивание параметров, планирование экспериментов 265—268
Оценивание параметров, применение 21—23
Оценивание параметров, формулировка проблемы 42—43
Оценивание, желательные свойства 49—50
Оценивание, методы
Оценивание, причины неудач 206—207
Оценки асимптотически эффективные 48
Оценки линейные 49
Оценки минимаксного отклонения 81—82
Оценки минимаксного отклонения, вычислительные методы их получения 157
Оценки минимального риска 79—81
Оценки несмещенные 45
Оценки плохо определенные 174
Оценки по максимуму апостериорного распределения 77—78
|
|
|
| Реклама |
|
|
|
|
|
О проекте