|
|
|
|
| LEADER |
00000nam0a2200000 4500 |
| 001 |
341480 |
| 005 |
20231102005340.0 |
| 010 |
|
|
|a 9785895035757
|
| 035 |
|
|
|a (RuTPU)RU\TPU\book\369489
|
| 090 |
|
|
|a 341480
|
| 100 |
|
|
|a 20181001d2016 k y0rusy50 ca
|
| 101 |
0 |
|
|a rus
|
| 102 |
|
|
|a RU
|
| 105 |
|
|
|a y z 001zy
|
| 200 |
1 |
|
|a Робастные методы математической статистики
|f В. П. Шуленин
|g Национальный исследовательский Томский государственный университет (ТГУ)
|
| 210 |
|
|
|a Томск
|c Изд-во НТЛ
|d 2016
|
| 215 |
|
|
|a 260 с.
|
| 320 |
|
|
|a Библиогр.: с. 249-253
|
| 330 |
|
|
|a Классические методы статистики в большинстве своем обладают повышенной чувствительностью к исходным предпосылкам статистической модели, принятой при обработке данных эксперимента. При решении прикладных задач неизбежно возникают отклонения от исходных предпосылок модели, и применение стандартных методов в этих условиях может оказаться мало эффективным и часто приводит к существенным искажениям статистических выводов. В связи с этим возникает необходимость построения новых, нетрадиционных методов обработки информации, устойчивых (или робастных) к возможным отклонениям характеристик реальных данных от предполагаемых. Предлагаемая книга посвящена построению и исследованию робастных оценок параметров, представляемых в виде функционалов от эмпирической функции распределения вероятностей. Дается краткий обзор основных понятий и подходов к построению робастных процедур, характеристики качества которых «устойчивы» к возможным отклонениям от принятой модели. Приводятся примеры свойств робастности предложенных оценок параметров положения и масштаба, проводится их сравнение в рамках различных супермоделей. Предложены различные модификации и обобщения оценок Ходжеса - Лемана, средней разности Джини, интерквар-тильного размаха и др. Обсуждаются подходы к построению адаптивных оценок с использованием оценок функционалов, описывающих степень "затянутости хвостов" распределений вероятностей наблюдений. Книга предназначается студентам и аспирантам вузов, научным работникам, а также может быть полезна преподавателям при разработке курсов лекций для магистрантов и аспирантов на факультетах прикладной математики и кибернетики.
|
| 606 |
1 |
|
|a Робастность в статистике
|2 stltpush
|3 (RuTPU)RU\TPU\subj\25258
|9 49460
|
| 610 |
1 |
|
|a математическая статистика
|
| 610 |
1 |
|
|a робастные методы
|
| 610 |
1 |
|
|a дифференциальный подход Мизеса
|
| 610 |
1 |
|
|a асимптотические свойства
|
| 610 |
1 |
|
|a M-оценки
|
| 610 |
1 |
|
|a L-оценки
|
| 610 |
1 |
|
|a R-оценки
|
| 675 |
|
|
|a 519.23
|v 4
|
| 700 |
|
1 |
|a Шуленин
|b В. П.
|g Валерий Петрович
|
| 712 |
0 |
2 |
|a Национальный исследовательский Томский государственный университет (ТГУ)
|c (2009- )
|2 stltpush
|3 (RuTPU)RU\TPU\col\17230
|
| 801 |
|
1 |
|a RU
|b 63413507
|c 20181001
|
| 801 |
|
2 |
|a RU
|b 63413507
|c 20181129
|g RCR
|
| 942 |
|
|
|c BK
|
