分层位索引的概率模型的输出数据的近似

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注解: 研究的主题是数据库分层位索引的概率模型。
研究的对象是模型的输出数据-用于实现查询
到数据库的索引数量的三参数离散分布，通过记录进入数据库的强度，查询的平均长度和大型索引的
作者认为这样的方面的主题作为一个假设的选择
从已知的理论分布，测试假设的方法，
选择函数来近似的依赖性的数学
期望从第三个参数，选 对此类依赖关系
的研究通过以下事实来解释：第三个参数
的最优选择是设计者的目标，前两个是模型的初始数据。研究的方法是数理统计的方法，特别是参数的估计和假设检验的皮尔逊准则，构建最佳近似的方法，特别是最小二乘法，三阶曲线理论。研究的主要结论：所研究的分布族的最佳近似是Poya分布;数学期望对第三个参数的依赖性的最佳近似是Bacon-Watts模型和热容模型。 作者对该主题研究的一个特殊贡献是得出了一个具有实际重要性的经验公式。 它允许设计者一次获得基于前两个参数的第三参数的近似最优值，而不使用基于模型的繁琐计算，并因此构建最佳大小的数据库的索引。 该研究的新颖之处在于获得一种新型分布的近似依赖关系，这种依赖关系无法用封闭式公式来描述。

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