Рассмотрена задача оценивания коэффициента корреляции и корреляционной матрицы системы случайных величин с использованием оценок масштабного параметра. Предложено параметрическое семейство новых робастных М-оценок масштаба с высокой асимптотической эффективностью и максимально возможной пороговой точкой. Разработаны робастные методы и алгоритмы оценивания, имеющие асимптотически линейный рост времени работы при увеличении размера выборки, обладающие высокой устойчивостью к загрязнениям данных и другим отклонениям от предполагаемой параметрической модели при сохранении асимптотической эффективности. Рассмотрены возможные приложения полученных оценок в теории временных рядов и дескриптивной статистике.

• Общая характеристика работы
• Содержание работы
• Заключение
• Список работ автора по теме диссертации