Details

Title Быстрые робастные оценки параметра масштаба: выпускная квалификационная работа магистра: 01.04.02 - Прикладная математика и информатика ; 01.04.02_02 - Математические методы анализа и визуализации данных
Creators Мамина Алина Растямовна
Scientific adviser Шевляков Георгий Леонидович
Other creators Арефьева Людмила Анатольевна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint Санкт-Петербург, 2019
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects робастность ; Qn-оценка ; нормальное распределение ; квантиль ; эффективность ; пороговая точка ; параметр масштаба
UDC 519.2
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 01.04.02
Speciality group (FGOS) 010000 - Математика и механика
Links Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-869
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key ru\spstu\vkr\2001
Record create date 9/18/2019

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

В данной работе изучаются высокоэффективные робастные Qn—оценки параметра масштаба для различных значений квантиля распределения. Приведены основные понятия теории робастности. Рассмотрен класс MQn—оценок, являющихся аппроксимациями Qn—оценок М-оценками Хьюбера. В работе получено аналитическое выражение для эффективности Qn—оценки в зависимости от значений квантиля распределения. Среди Qn—оценок выделяется медианная Qn—оценка, соответствующая значению квантиля равному 0.5 и обозначенная как Qmed—оценка, имеющая максимальную эффективность 86% и пороговую точку 50% на нормальном распределении.

In this work we study highly efficient robust Qn—estimates of scale for various values of the distribution quantile. General concepts of the theory of robustness are given. The class of MQn—estimates, the approximations of Qn—estimates by Huber’s M-estimates of scale, is considered. The analytical expression for the efficiency of Qn—estimates depending on the value of a distribution quantile is obtained. Among Qn—estimates, the median Qn—estimate corresponding to the quantile value 0.5 and called as the Qmed—estimate, has the maximum efficiency 86% and breakdown point 50% at the normal distribution.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 28 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics