Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

The use of methods of unbiased estimates for probabilities. In agricultural research

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Aiman Iskakova,Jamilya Jumabayeva and Saule Burgumbayeva
ISBN: 9786202921152
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 108
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 32173 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 576665
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: In this work the new multivariate discrete probability model of agricultural economics processes is proposed and studied for agricultural research. Research was performed on a full cycle which is adopted in mathematical statistics, namely, the model was constructed and investigated, various methods for estimating the parameters was proposed and test the hypothesis that the model adequacy observations, was considered. For this model a new class of unbiased estimators, which have good asymptotic properties, obtained. Found that the maximum likelihood estimator for this model is not always possible to find. Also for this model impossible to construct estimates for the modified method of minimum chi-square. The proposed model is new and it was not described in the world literature previously.
Ключевые слова: Probability, Statistics, Agricultural Research