Quasi-Hermite插值在一重积分Wiener空间的平均误差

在一重积分Wiener空间下确定了一种Quasi-Hermite插值多项式算子列在加权L_(p)-范数逼近意义下的L_(p)-平均误差的弱渐近阶。结果显示从信息基复杂性的角度来看,如果选取Hermite数据作为可允许的信息泛函,那么这种多项式插值算子列的p-平均误差弱等价于相应的最小非自适应信息p-平均半径。

用逐级消除平均误差的LMS自适应算法检测瞬态信号

瞬态信号由于短时性、宽频带和相关性强之特点，实际的检测往往比较困难。本文是在LMS算法的基础上，以逐级消除平均误差为准则，对算法进行修正，并根据权向量的收敛过程和权向量误差的有关分析理论基础上，提出了反向滤波的方法。实验表明该滤波算法能有效地提高精度，反向滤波方法能有效地克服了正向滤波权向量不收敛现象。

复化梯形公式在r-重积分Wiener空间下的平均误差

讨论复化梯形公式在r-重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的值或强渐近阶.结果表明,当r=0,1时,复化梯形公式是弱渐近最优的,但当r≥2时,复化梯形公式不是渐近最优的.同时,结果表明复化梯形公式在平均误差的意义下具有饱和性.

Hermite-Fejér插值在一重积分Wiener空间下的平均误差

在L2-范数下讨论基于第二类Chebyshev多项式零点的Hermite-Fejr插值多项式列在一重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的弱渐近阶.

Bernstein多项式于一重积分Wiener空间下的平均误差

得到了经典Bernstein多项式算子列逼近导数在一重积分Wiener空间下的平均误差的弱渐近阶.

抽样平均误差定义公式的新认识

在《统计学》课程的教学中，讲授到抽样平均误差的时候，学生往往较难理解抽样平均误差的含义。本文从抽样误差的含义，结合变异指标讲授中的平均差和标准差的含义，考虑抽样的可能样本,以样本平均数为一数列，得到样本平均数的平均数是总体平均数，讲授抽样平均误差的定义更容易理解和掌握。

对抽样平均误差公式的更正

传统的抽样理论认为,抽取样本的方法有两种:不重复抽样和重复抽样。并且认为在不重复抽样下,各次抽样之间是相互影响的;而在重复抽样下,各次抽样之间是相互独立的。由此得出了两个关于计算纯随机抽样的抽样平均误差公式。以抽样平均数为例,它们分别为:

Wiener空间上最佳一致逼近的平均误差的渐近估计

设Ｔｍ是ｍ阶积分算子，Ｋｍ是ｍ阶线性常微分算子Ｌｍ的逆算子．关于Ｗｉｅｎｅｒ测度，本文得到Ｔｍ与Ｋｍ的多项式最佳一致逼近的平均误差及ｎ－最优平均信息半径的最优阶．主要结果是Ｅａｎ（Ｔｍ，Ｗ）ｐ，∞ｎ－ｍ－１２（ｌｎｎ）１２及ｒｓｔｎ（Ｔｍ，Ｗ）ｐ，∞ｒｓｔ（Ｋｍ，Ｗ）ｐ，∞ｎ－ｍ－１２（ｌｎｎ）１２．

论区间估计中抽样平均误差的随机变异

一、问题的提出 当我们从一个单位为N的总体中,随机抽取容量为n的样本时,这种同容量的样本可有C_N^n(确切地说是在不重复抽样时)。显然,每个样本的平均数x和标准差S都是独立随机变量。 这里借用高等院校文科试用教材《数理统计学》(天津人民出版社出版)中的一个例子,有100头猪在20天内的增重数据,它们近似于正态分布,这个总体的平均数为X=30磅,标准差σ=10磅。纯随机抽取容量n=10的样本十个。

《对抽样平均误差公式的更正》质疑——与李金昌同志商榷

李金昌同志的《对抽样平均误差公式的更正》一文,在《统计研究》1990年第2期刊登后,我们陆续收到了一些与之商榷的文章,为了便于问题的讨论,我们对这些文章进行了认真审阅和比较,选出较有代表性的文章予以刊出。

试论用无关标志排列的系统抽样计算抽样平均误差

本文对无关标志排列的系统抽样的标志选择，形成的样本个数和计算抽样平均误差等方面作了探索，提出这种系统抽样是简单随机抽样中不放回、考虑中选顺序形式的延伸，完全可以用简单随机抽样方式来计算抽样平均误差。论文对循环系统抽样也作了一定的叙述。

基于等距节点的数值求积公式在Brownian桥测度下的平均误差

本文讨论了基于等距节点的数值求积公式在Brownian桥测度下的平均误差,得到了相应量的准确值。

平均误差向量加速的K-Means色彩量化方法

针对K-Means色彩量化方法在运行时间上过于冗长的问题,提出一种用平均误差向量加速的色彩量化方法。随机生成K种色彩作为初始的调色盘,用该调色盘对欲量化的图像进行一次量化。根据量化后的版本,计算其每个颜色分量的量化误差,获得平均误差向量。用该平均误差向量对调色盘进行更新,获得另一更优的调色盘。通过若干次迭代运算,获得最终收敛的调色盘,并用该调色盘进行最后的色彩量化。实验结果表明,该加速算法能对K-Means量化方法平均加速70~150倍,同时,原有K-Means方法的量化效果还得到了保持。

平均误差的置信度和极限误差

平均误差的置信度和极限误差黄曙江（杭州电子工业学院３１００３７）实验中当进行一组等精密度的重复测量时，可获得一组测量数据及相应的误差．用标准误差来表示测量结果时，其测量结果ｏ测量结果表明，ｘ的误差出现在之间的概率为６８．３％．但实际上真值是未知的．因...

Lagrange插值在一重积分Wiener空间下的平均误差

在加权L2范数逼近意义下确定了基于扩充的第一类Chebyshev结点组的Lagrange插值多项式列在一重积分Wiener空间下平均误差的强渐近阶.

复化Simpson公式在r-重积分Wiener空间下的平均误差

讨论复化Simpson公式在r-重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的值或强渐近阶.结果表明复化Simpson公式在上述平均情形下的饱和阶为1/n4.

Bernstein型算子在Wiener空间逼近的平均误差

利用多个相邻点函数值的平均值代替单点函数值构造Bernstein型算子.利用Wiener空间的基本性质,借助一些常用不等式及多变量分块求和的技巧,得到了该算子在Wiener空间上逼近的误差估计.结果表明,该算子在上述测度空间上的平均逼近误差与经典Bernstein算子相应的平均逼近误差是同阶的.

Hermite-Fejér插值在Wiener空间中的平均误差

在加权Lp范数意义下确定了基于Chebyshev结点组的Hermite-Fejér插值序列在Wiener空间下的平均误差的弱渐近阶.

Lagrange三角多项式插值于布朗桥测度空间下的平均误差

将在Wiener空间下讨论平均误差的方法运用于布朗桥测度空间,得到了Lagrange三角多项式插值在布朗桥测度空间下的平均误差的弱渐近阶.

数值求积公式在Wiener空间下的平均误差

讨论基于第一类Chebyshev多项式零点的数值求积公式在Wiener空间以及一重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的强渐近阶.