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
Дата создания записи 13.10.2017

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

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 561 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика