Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Лисицин, Д.В. - Устойчивые методы оценивания параметров статистических моделей
Лисицин, Д.В. - Устойчивые методы оценивания параметров статистических моделей
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Лисицин, Д.В.
Устойчивые методы оценивания параметров статистических моделей
Издательство: Новосибирский государственный технический университет, 2013 г.
ISBN 978-5-7782-2196-3
Автор: Лисицин, Д.В.
Устойчивые методы оценивания параметров статистических моделей
Издательство: Новосибирский государственный технический университет, 2013 г.
ISBN 978-5-7782-2196-3
На полку
Электронный ресурс
Лисицин, Д.В.
Устойчивые методы оценивания параметров статистических моделей / Д.В. Лисицин. – Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2013. – 76 с. – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=228831 . – На рус. яз. – ISBN 978-5-7782-2196-3.
Рассматриваются устойчивые методы оценивания параметров моделей по статистическим данным. Основное внимание уделяется адаптивным и робастным методам оценивания неизвестных параметров распределений. Рассмотрены как традиционные подходы П. Хьюбера и Ф. Хампеля к робастному оцениванию, так и подход A.M. Шурыгина, связанный с байесовским точечным засорением.Учебное пособие предназначено для магистрантов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.
Лисицин, Д.В.
Устойчивые методы оценивания параметров статистических моделей / Д.В. Лисицин. – Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2013. – 76 с. – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=228831 . – На рус. яз. – ISBN 978-5-7782-2196-3.
Рассматриваются устойчивые методы оценивания параметров моделей по статистическим данным. Основное внимание уделяется адаптивным и робастным методам оценивания неизвестных параметров распределений. Рассмотрены как традиционные подходы П. Хьюбера и Ф. Хампеля к робастному оцениванию, так и подход A.M. Шурыгина, связанный с байесовским точечным засорением.Учебное пособие предназначено для магистрантов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.