Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.
Both sides previous revision Предыдущая версия Следущая версия | Предыдущая версия Следущая версия Both sides next revision | ||
vmss2018 [2018/10/17 16:53] v.yuzhanin [Лекция 7. Контроль достоверности при известных случайных погрешностях (17 октября)] |
vmss2018 [2018/10/30 11:36] v.yuzhanin |
||
---|---|---|---|
Строка 36: | Строка 36: | ||
{{:matlab:2018:practice2_rev2.pdf|}} Средневыборочное как случайная величина. Срок выполнения 30.09 10:00\\ | {{:matlab:2018:practice2_rev2.pdf|}} Средневыборочное как случайная величина. Срок выполнения 30.09 10:00\\ | ||
{{:matlab:2018:practice3_rev1.pdf|}} Выборочная дисперсия как случайная величина. Срок выполнения 14.10 10:00\\ | {{:matlab:2018:practice3_rev1.pdf|}} Выборочная дисперсия как случайная величина. Срок выполнения 14.10 10:00\\ | ||
- | {{:matlab:2018:practice4_rev1.pdf|}} Вероятностная модель зашумленных измерений параметра технологического процесса. Срок выполнения 20.10 10:00\\ | + | {{:matlab:2018:practice4_rev2.pdf|}} Вероятностная модель зашумленных измерений параметра технологического процесса. Срок выполнения 20.10 10:00\\ |
{{:matlab:2018:practices5_6_rev1.pdf|}} Сравнение МО двух нормальных случайных величин | {{:matlab:2018:practices5_6_rev1.pdf|}} Сравнение МО двух нормальных случайных величин | ||
Достоверность показаний зашумленных измерений. \\ | Достоверность показаний зашумленных измерений. \\ | ||
Строка 81: | Строка 81: | ||
Статистический критерий равенства МО при неизвестных дисперсиях. t-статистика\\ | Статистический критерий равенства МО при неизвестных дисперсиях. t-статистика\\ | ||
+ | ==== Лекция 8. Метод наименьших квадратов (23 октября) ==== | ||
+ | Восстановление QH-характеристики насосов по реальным данным\\ | ||
+ | Вероятностная модель регрессии\\ | ||
+ | Оптимальная МНК-оценка\\ | ||
+ | |||
+ | ==== Лекция 9. Идентификация передаточных функций. Полигон относительных частот (30 октября) ==== | ||
+ | {{:matlab:2018:tf_identification.pptx|}} | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Лекция 10. (31 октября) ==== |