Published 1986
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Empirical probability distribution as an aid for curve approximation
Creators
- 1. GKSS-Forschungszentrum Geesthacht G.m.b.H., Geesthacht-Tesperhude (Germany, F.R.). Inst. fuer Physik
Description
The empirical probability distribution P(Ui) is usually determined from the measurement of a set of function with known or estimated errors. If this function depends on unknown parameters a best approximation can be derived from the maximum likelihood principle. We define an empirical probability distribution as extension of the Gaussian error computation. The expectation value for any function as well as its variance can be determined. P(Ui) and - by using the variance - the probability lead to a quality figure which characterize the quality for approximations of different order. (orig./HP)
Availability note (English)
MF available from INIS under the Report Number.Abstract (German)
Die empirische Wahrscheinlichkeit P(Ui) erhaelt man aus der Messung eines Satzes einer dem Messenden unbekannten Funktion mit bekannten oder geschaetzten Fehlern. Haengt die Funktion von noch unbekannten Parametern ab, so fuehrt die Methode der Maximierung der Wahrscheinlichkeit zu einer 'besten' Approximation. Wir definieren eine empirische Wahrscheinlichkeitsverteilung als Erweiterung der Gaussschen Fehlerrechnung. Man erhaelt nicht nur den Erwartungswert fuer jede beliebige Funktion, sondern auch ihre Varianz. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen und - unter Verwendung der Varianz - ergeben ein Mass fuer die Guete der Approximationen verschiedener Ordnung. (orig./HP)
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Additional details
Additional titles
- Original title (German)
- Die Methode der empirischen Wahrscheinlichkeitsverteilung als Hilfsmittel bei der Kurvenapproximation
Publishing Information
- Imprint Pagination
- 32 p.
- Report number
- GKSS--86/E/40
INIS
- Country of Publication
- Germany
- Country of Input or Organization
- Germany
- INIS RN
- 18042983
- Subject category
- S99: GENERAL AND MISCELLANEOUS;
- Resource subtype / Literary indicator
- Numerical Data
- Descriptors DEI
- DIAGRAMS; DISTRIBUTION; ERRORS; EXPERIMENTAL DATA; GAUSS FUNCTION; PROBABILITY
- Descriptors DEC
- DATA; FUNCTIONS; INFORMATION; NUMERICAL DATA
Optional Information
- Notes
- With 5 figs., 1 tab.