Некоторые методы вероятностного анализа при планировании экспериментов:

• Метод максимального правдоподобия. 1 Базируется на использовании априорной информации, полученной из эксперимента. 1 Оцениваемые параметры рассматриваются как случайные величины с некоторым законом распределения вероятности. 1 Затем это распределение перестраивается, чтобы получить апостериорное распределение вероятности, которое несёт информацию о возможных значениях параметров на основе экспериментальных данных. 1
• Метод моментов. 1 Один из наиболее старых методов. 1 Вычисляются первые моменты случайной величины, которые затем приравниваются выборочным моментам. 1 После этого находят значения оцениваемых параметров. 1
• Оценивание по Байесу. 1 Основывается на использовании априорной информации. 1 Определяется плотность распределения вероятностей случайных величин, и на основе апостериорной информации принимается решение. 1
• Метод наименьших квадратов (МНК). 1 Основывается на суммировании квадратов ошибок. 1 Этот метод является самым распространённым методом при оценивании параметров модели. 1
• Критерии значимости. 2 Это критерии, с помощью которых проверяются гипотезы о значениях параметров или соотношении между ними. 2 Наиболее универсальными считаются критерии Пирсона, Колмогорова, Романовского, Стьюдента и другие. 2
• Принцип «чёрного ящика». 3 Используется для объектов с неизвестным или малоизученным алгоритмом их поведения. 3 Исследователь, не зная об истинных закономерностях поведения объекта, описывает его с помощью статистических математических моделей с заданной доверительной вероятностью, выбранной исследователем. 3