Детальная информация

Название Минимаксные М-оценки параметра положения распределений с ограничениями на значения их квантилей: выпускная квалификационная работа магистра: 01.04.02 - Прикладная математика и информатика ; 01.04.02_03 - Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности
Авторы Дмитренко Рузанна Витальевна
Научный руководитель Шевляков Георгий Леонидович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2018
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика Распределения (мат.) ; Случайные процессы (мат.) — Статистические методы изучения ; Монте-Карло метод ; робастность ; квантили
УДК 519.224
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
Ссылки Отзыв руководителя ; Рецензия
DOI 10.18720/SPBPU/2/v18-1137
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\53712
Дата создания записи 15.10.2018

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

Магистерская диссертация посвящена исследованию статистических свойств семейства робастных минимаксных М-оценок параметра положения на распределениях с ограничениями на значения их квантилей, а так же сравнительному анализу новой оценки с классическими оценками: выборочным средним, выборочной медианой, двухшаговой оценкой выборочного среднего, оценками Хьюбера и Хампеля (проявившими себя наилучшим образом в ходе Принстонского эксперимента 1971-1972 гг.). Произведено моделирование методом Монте-Карло на ограниченных выборках распределений: нормального, Лапласа, Коши и нескольких видах загрязненных нормальных распределений. По результатам моделирования предложенные оценки показали одни из лучших результатов на распределениях с тяжелыми хвостами.

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: 70 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика