Андерсон Т. - Введение в многомерный статистический анализ (1185341), страница 76
Текст из файла (страница 76)
рины 76 ПРЕЛААЕТНЫП УКАЗАТЕЛЬ Независимость нормально распределенных случайных величин 34 — 36 Пецентральное рвснрелсление Увшарта 441 Р-раскределевие 1ЗЗ-П9 — †, сабу.!«рова«не %9 — ут-распределение 156 — йпраспрсделсиие 157 Обобгценггая лнсперсия 231 — — выборочная 231 — — †, асимптотическое распределение Ю9 240 — — —, геометрическая интерпретация 231-232 — —, моменты 237 — —, Распределение 236 — †, инвариант»ость 376 Обобщо!гний диспсрсионный анализ 294-302 , обобщение Р-критерия 300 — — — с помощью таблиц с двумя входами 296 297 Обшвя линейная гипотеза 247 — †, каноническая форма 307-379 Определитель 452 —, вычисление Жр — ЮО, 472 — Остроградского — Якоби 72 — †, функции парачетров И Перестановна 452 Плотность 15 — многомерного нормального распре. лег!синя '>! — 25. 29-!1 — усаовиая 20.
21 — — норчазьнап 44 — частно!о распрслсления 17 Площздь поверхности сфер!а едина'г. «о! о Разиусп 244 Поверхности постоянной плотности 31 Почти инвяриантный критерий 163 Преобразование переменных 21, 22 Проверка гипотезы о независимости множеств случайных величин ЗИ , огношеине праезоподпбни 317 †, пнварнаитиость 319 , — —, моменты 320-321 , — †, распргзглс»не 323-фй , — †, †. асимптотвческое разложение 326-328 Проверка !нпотезы о пропарцнаналь. посты «озаризпионной чатрнцы данной матрице 353 — 354 , отношение правдоподобна 355 , — †, асимптотическое Разложе.
ние распрсдег!енп» 368 , — †, моменты 556-358 Проверка !ипотезы о Равенстве век. тора срсдиегп значг пня н коварнвцнониой матрицы зэниочу вектору и данной матрице 363-365 , отношение прэвдопадобип 364- 365 , — —, асимптотическое распределение 385 . — —, моменты 364 Проверка гипотезы о равенстве коза рнационной матрицы данной мат. рице 359-363 , отношение правдоподобна 350 , — †, асимптотическое распределение 365 , — —, моченты 361-362 Проверка гипотезы о равенстве эс.
скольнох «овариационимх матриц 336 , атношепме правдоподобна 337- ЗЗВ , — —, асимптотическое разломе. ние распрсделени» 346-350 , — †, инвариантиость 352 , — †, ыомеиты 342 †3 Проверка гипотезы о эквивалентности нескольких нормальных Расиреле. лений 340 , отношение правдоподобии 34!в 342 , — —, аснчптотнческое развожеине распределени» 346 †3 , — —, моменты 342-346 Равномерное распределение в эллин. соиле 63 Рандочизнроаанный критерий 16!в 162 Расстояние между двумя генеральными совокупностями 80 Семиииварнз1ыы 57 — многомерно~о нормального рае пределсш!я 57.
58 Слсл чатрицы 455 Случайна» катрина 26 — †, математическое ожиданно 26 Спе тр лшгзя функция 447 Срслиего значени» вектор 26-28 «ыборо ~нгзй 65 —, нол~!ога дл» оцечкн параметров совокупности Ш вЂ , Распределение 76 †, состоятельность для оценки параметров совокупности 84 . доверительныс области для разности двух векторов среднего зиа. чення. когда общая новарнацион. ная матрица известна 79 — , котла ковариационная матРица известна 77 — 79 .
— †, когда ковер»а«ионная мат рэпа неизвестна 150-151 —, оценка наибольшего ораадоподо. бия 70 . проверка ~еютезы. когда коеариашганная !гагр«па известна 78 , — †, когда «оварнапиоипая чатркца неизвестна, см. Тпкритернй , — — о равенстве диук векторов срелнего значения. когда общая ковариациаина» матрица известив 79 , — — — — нескольких иекторов среднего з»авен»я несщшькнх га неральиых совокупностей 290-Юе ПРЕДМЕТН(4Н УКХЭЯТЕПЬ Стзциоиврный гауссовский стучяйиый процесс 447 Сгохастические ураинения Щ5-446 — — ревностные 446-447 Слоднмость ло веровтности 87 — — — последовательности случайных мвтрип 53 Уншнртп рзспргдсиенне 95, 213-221 — — нецептратьиое ш( — †, характеристическая функции 221 — 223 — —.
частные распределения 215 — 227 Условное распрелелевие 19-2! — — нормальное 43 — 47 Факториый анализ 444-445 Формула улвоеиия для гамма-функции 97 Функция правдоподобия лли выборки нз мпогомерпой вормвлы!ой сове. купностн 65 — Распредвиеиня 14-16 — регрессии 44 Харзктеристн'1ескан функция 52 — — многомеРного нормального Рзф прелеления 54 — 55 — —, обращение 56 — —, теореме непрерывности 56-57 Хзракт рнстическне корни и векторы 433 — 400 , асимптотическое распределение 442-4ЯЗ коваризпнонной матрицы в метрике лругой коввриациошюй магри~!ы 414 , рзспредег!ение корней коззриа.
инонной чатрицы 4Ю одной коввриецнопиой мзркцы в ш'гонке другой коиеривпионпой матрицы 423, 426 †4, 4Я! Иентральиая предельная теорема 105 Частная ковзриацня 44 — —, оценка 112 Честное распределение 17. 18 — — нормзльиое .ь Частный козффкцнснт корреляции 45 нмбОРОЧИЫй 1!3 †, геометрическая ншерпретецин 113 — 114 —, рзсирслеление 116-119 , доверительные интервалы 119- 121 , оценка нвибольшего правдоподо. бия 113 , проверка гипотез 119 — 120 , Рекуррентное соотношение 52 Четырсхклеточные (тетряхорическне) функции 32 Элемент вероятности 15. 16 Эллипсоид ряссеяиня длв оценки вектор» 8), 81 Эффективность оценки вектора 81 й((п, Х) 29 л(х(Р, Х) 29 У'-величине !44 †, геометрическая ннтерлретяция 445 в 14Π†, распределение 149 —, — пепентрзльное 158 — 159 П.критерий 144 †, пнваризнтносгь 145 — квк критерий отноогенни правдополобня лля построения оценки векторе ср«лис!о знзченн» 144 — «ак равномерно наиболее мощный ннвзривнтнмй критерий 162 —, оптимальные свойства 160-1Еф †, провгрка гипотезы о равенстве ы кторов срслиич зн*ченнй.
когда ковзрнзционньге матрицы различим (ш (оо —, — — — — двух векторов средних значений, «огда ковзриациониая метрике неизвестна ! †1 , — — о симметрии векторе среднего знечепия 153-)Ггз г.величине Фишера 109 — (Ю вЂ” —, асимптотическое рвспределеине 1!0 — —, моченты 1!и Х*.ряспределсиие 157 .