Детальная информация

Название: Робастное оценивание параметра положения распределений в условиях нерегулярности: магистерская диссертация: 01.04.02
Авторы: Хлебалина Наталия Александровна
Научный руководитель: Шевляков Георгий Леонидович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2017
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Математическая статистика; Распределения (мат.); эффективность; параметр положения; робастность
УДК: 519.22/.25(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 01.04.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-3306
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\44611

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В диссертации исследуется использование метода максимума правдоподобия и его обобщения в виде метода М-оценок для получения робастных высокоэффективных оценок параметра положения в случае разрывных плотностей распределений данных (усеченных распределений) - в этом случае прямое применение этих классических методов математической статистики невозможно. Поставленная цель достигается путем регуляризации разрывных плотностей, а именно, аппроксимации разрывных плотностей их непрерывными аналогами с последующим их использованием в процедурах метода максимума правдоподобия и построения робастных М-оценок параметра положения. При этом робастность оценивания достигается за счет усечения оценочных функций М-оценок, при этом параметры усечения определяются из решения задачи максимизации функции цели, представляющую собой сумму взаимно-дополнительных показателей эффективности и устойчивости оценок. Этот подход реализуется на примере классических распределений Гаусса, Лапласа и Коши.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 560
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика