Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/259705
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorКовалёва, Марина Анатольевна-
dc.date.accessioned2021-05-18T09:47:11Z-
dc.date.available2021-05-18T09:47:11Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/259705-
dc.description.abstractПоследовательный статистический анализ – это статистический анализ, в котором размер выборки не известен заранее, а определяется в ходе статистического эксперимента. Наблюдения проводятся и анализируются последовательно после каждого этапа для того, чтобы определить, требуются ли еще наблюдения или эксперимент можно остановить и сделать выводы. После остановки эксперимента статистическое решение принимается с учетом всех имеющихся экспериментальных данных. При данном подходе объем последовательной выборки является величиной случайной, то есть кроме обычных характеристик статистических процедур данный подход имеет еще одну: средний объем выборки [1]. Так как статистические процедуры, основанные на простой случайной выборке фиксированного объёма, являются частным случаем последовательных процедур, последовательные методы предоставляют большую гибкость в проведении статистического эксперимента, и потому во многих случаях более эффективны, чем традиционные статистические процедуры с точки зрения среднего объёма наблюдений.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherБГУ, ФПМИ, Кафедра теории вероятностей и математической статистикиru
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математикаru
dc.titleПоследовательный статистический анализ потоков данных, образующих регрессионный временной ряд: магистерская диссертация / Марина Анатольевна Ковалёва; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра теории вероятностей и математической статистики; науч. рук. Харин А. Ю.ru
dc.typemaster thesisru
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
Располагается в коллекциях:1-31 81 09 - "Алгоритмы и системы обработки больших объемов информации"

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
магистерская диссертация_КАД_Ковалёва.pdf1,45 MBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.