Какие существуют методы вероятностного анализа при планировании экспериментов?

Некоторые методы вероятностного анализа при планировании экспериментов:

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