Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Minimax estimation of the mean matrix of the matrix-variate normal distribution
EN
In this paper, the problem of estimating the mean matrix Θ of a matrix-variate normal distribution with the covariance matrix V⊗ Im is considered under the loss functions, ω tr((δ − X)′ Q(δ − X)) + (1 − ω) tr((δ − Θ)′ Q(δ − Θ)) and k[1−e−tr((δ − Θ)′ Γ−1(δ − Θ))]. We construct a class of empirical Bayes estimators which are better than the maximum likelihood estimator under the first loss function for m > p + 1 and hence show that the maximum likelihood estimator is inadmissible. For the case Q = V = Ip, we find a general class of minimax estimators. Also we give a class of estimators that improve on the maximum likelihood estimator under the second loss function for m > p + 1 and hence show that the maximum likelihood estimator is inadmissible.
EN
This study aims at prospecting copper and gold promising areas in Saveh 1:100,000 sheet, situated in Urumieh-Dokhtar magmatic belt (Central Iran). Geographic information system (GIS) is effective in recognition of probable mineral resources by collecting, processing, exploration layer weighting and integrating thematic maps. As there is no certainty in different geological phenomena, modeling and integrating information layers are used to obtain suitable results for determining potential areas. In this study, index overlay method, which is a combination of software processing and expertise knowledge, was used. The survey layers consist of the lithologic units, geophysical data, mineralization, faults and structures and alteration. [...]
PL
Badanie to ma na celu poszukiwanie miedzi i złota z perspektywicznych obszarów w Saveh na arkuszu 1:100 000, położonego w pasie magmowym w Urumieh-Dokhtar (Centralny Iran). System informacji geograficznej (GIS) jest skuteczny w rozpoznaniu przypuszczalnych zasobów surowców mineralnych poprzez gromadzenie, przetwarzanie warstwy ważenia poszukiwań i integracji map tematycznych. W celu uzyskania właściwych wyników dla potrzeb określenia potencjalnych obszarów do eksploatacji, użyto techniki modelowania i zintegrowanej informacji o warstwach geologicznych. W tym badaniu została użyta metoda wskaźnikowa, która jest kombinacją komputerowego sposobu przetwarzania danych i wiedzy eksperckiej. Badane warstwy geologiczne opisane są pojęciami litologicznymi, danymi geofizycznymi, stopniem mineralizacji oraz zaburzeniami tektonicznymi. [...]
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.