Search Results
You are looking at 1 - 7 of 7 items for
- Author or Editor: B. Gyires x
- Refine by Access: All Content x
This paper contains applications of theorems of [1] for quadratic statistics which have constant regression on linear statistics. Two theorems are proved. The first is a sufficient condition which assumes that the characteristic function of a sample is an entire function. The second gives a new characterization of the normal distribution.
Abstract
пОлУЧЕНО пРЕДстАВлЕ НИЕ хАРАктЕРИстИЧЕс кИх ФУНкцИИ Дль слУЧАь, кОгДА кВАД РАтИЧЕскАь стАтИстИкА ВыБОРкИ О БлАДАЕт пОстОьННОИ Р ЕгРЕссИЕИ ОтНОсИтЕльНО ВыБОРО ЧНОгО сРЕДНЕгО. НАшА тЕОРЕМА ДАЕт пРЕ ДстАВлЕНИЕ кВАДРАтИ ЧЕскИх стАтИстИк, кОтОРыЕ НЕ МОгУт ОБлАДАть пОстОьННОИ РЕгРЕссИ ЕИ.