Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/259705
Заглавие документа: Последовательный 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.
Авторы: Ковалёва, Марина Анатольевна
Тема: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Дата публикации: 2021
Издатель: БГУ, ФПМИ, Кафедра теории вероятностей и математической статистики
Аннотация: Последовательный 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.
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/259705
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 полное описание документа Статистика Google Scholar



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