1 Ð. Ð. Шейнин СÑаÑÑи по иÑÑоÑии ÑеоÑии ... - Sheynin, Oscar
1 Ð. Ð. Шейнин СÑаÑÑи по иÑÑоÑии ÑеоÑии ... - Sheynin, Oscar
1 Ð. Ð. Шейнин СÑаÑÑи по иÑÑоÑии ÑеоÑии ... - Sheynin, Oscar
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
причём Мальцев (1947) доказал, что в обоих случаях строгое<br />
2 2 2<br />
неравенство можно ослабить. Здесь Em<br />
= Eε<br />
i<br />
= s . Мы<br />
ограничились приведением формулы для случая ρ = ν 4 – 3s 4 при ρ<br />
≤ 0. Наконец, Крамер (1946/1948, с. 382) предложил формулу для<br />
одного неизвестного<br />
var m<br />
µ − µ 2(µ − 2µ ) µ − 3µ<br />
n n n<br />
2 2 2<br />
2 4 2 4 2 4 2<br />
= − +<br />
2 3<br />
и дополнительно, для нормального распределения,<br />
2 2( n −1)<br />
4<br />
var m = m .<br />
2<br />
n<br />
Здесь величины µ – центральные моменты и m 2 – смещенная<br />
оценка, соответствующая случаю k = 0.<br />
Существенна ли несмещённость? Представляется, что она ныне<br />
допускается (Sprott 1978, с. 194) и во всяком случае несмещённые<br />
оценки не всегда существуют. Czuber (1891, с. 460) обсуждал эту<br />
тему с Гельмертом, и они заключили, что основным является не<br />
сама дисперсия, а её относительная величина, var m 2 /m 2 , причём<br />
Eddington (1933, с. 280) независимо выразил то же мнение. Более<br />
того, по поводу смещённости неизвестных в (1) можно высказать<br />
аналогичное утверждение: важнее её отношение к дисперсии, или<br />
иначе: остаточная систематическая ошибка не так важна, как её<br />
отношение к случайным ошибкам. Опираясь на сомнительные<br />
соображения, так полагали по крайней мере советские<br />
геодезисты.<br />
Bertrand (1888a) критиковал формулу (8). Молчаливо допустив<br />
нормальное распределение, он привёл пример, в котором его<br />
собственная оценка дисперсии оказалась меньше, но он упустил<br />
из вида её несмещённость, которая у него исчезла,<br />
а кроме того он напрасно вычислял дисперсию, забыв про<br />
дополнительную формулу Гаусса (10) для нормального<br />
распределения.<br />
6.8. Упрощенное изложение второго обоснования.<br />
Колмогоров (§ 6.7) заметил, что формула (8) является лишь<br />
определением. Да, с учётом числа степеней свободы корень из<br />
выборочной дисперсии должен иметь указанный вид, но мы<br />
полагаем, что доказывать эту формулу всё-таки нужно. И<br />
доказательство, предложенное многими авторами начиная с<br />
Гаусса, достаточно просто. Необходимыми ограничениями были<br />
линейность исходных уравнений, независимость их свободных<br />
членов (т. е. измерений) и несмещённость искомых оценок<br />
xˆ , y ˆ, ...<br />
Основное, однако, в том, что ПрНКв не потребовался.<br />
Напротив, его можно ввести сейчас, хотя формулы Гаусса для<br />
составления и решения нормальных уравнений и вычисления<br />
весов xˆ , y ˆ, ... будут по-прежнему нужны. Мы должны<br />
подчеркнуть, что ввиду своей сложности мемуар 1823 г., в<br />
67