Справка
STUDENT'S CONSULTANT
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Accessibility
General Catalogue
Все издания
Menu
Искать в книге
К результату поиска
Advanced search
Bookmarks
Homepage
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Управление
My reports
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Download app
Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов
Оборот титула
Table of contents
Введение
1. Теоретические основы негауссовых вероятностных моделей хаотических процессов
+
2. Моделирование распределений приращений финансовых индексов смесями нормальных законов
+
3. Некоторые свойства смесей нормальных законов
+
4. Волатильность
+
5. Статистическое разделение смесей вероятностных распределений
-
5.1. Общая схема решения задачи
5.2. Задача разделения смесей вероятностных распределений и методы ее решения
5.2.1. Задача разделения смесей вероятностных распределений
5.2.2. Метод моментов
5.2.3. Метод максимального правдоподобия
5.3. ЕМ-алгоритм и его применение к задаче оценивания неизвестных параметров смесей распределений вероятностей
5.3.1. Предварительные сведения
5.3.2. Общее описание ЕМ-алгоритма
5.3.3. Монотонность ЕМ-алгоритма
5.3.4. Проксимальные алгоритмы (РР-алгоритмы) и их свойства
5.3.5. ЕМ-алгоритм как проксимальный алгоритм
5.3.6. Неподвижные точки ЕМ-алгоритма и локальные максимумы функции правдоподобия
5.3.7. Решение задачи разделения смесей вероятностных распределений с помощью ЕМ-алгоритма
5.3.8. Разделение конечных смесей нормальных распределений с помощью ЕМ-алгоритма
5.3.9. Выбор начальных приближений для ЕМ-алгоритма
5.3.10. Правила остановки ЕМ-алгоритма
5.3.11. Ускоренные версии ЕМ-алгоритма. STEM- и SQUAREM-алгоритмы
5.4. Модификации ЕМ-алгоритма
5.4.1. Медианные модификации ЕМ-алгоритма
5.4.2. SEM-алгоритм
5.4.3. СЕМ-алгоритм
5.4.4. МCЕМ и SAEM-алгоритмы
5.5. EM-алгоритм с большим числом компонент как средство построения непараметрических оценок плотности
5.6. Разделение смесей многомерных нормальных распределений с помощью ЕМ-алгоритма
5.7. Приближенное разделение конечных смесей с помощью метода фиксированных компонент
5.7.1. Основная идея метода фиксированных компонент
5.7.2. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи метода наименьших квадратов
5.7.3. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи метода наименьших модулей
5.7.4. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи "сеточного" метода максимального правдоподобия. "Усеченный" ЕМ-алгоритм
5.7.5. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи "сеточного" метода максимального правдоподобия. Алгоритм условного градиента
5.7.6. Приближенное разделение конечных смесей нормальных распределений с помощью "сеточного" метода моментов
5.8. Выбор модели (определение типа и числа компонент смеси)
5.8.1. Некоторые сведения из теории проверки сложных статистических гипотез
5.8.2. Проверка значимости динамической составляющей волатильности с помощью критерия отношения правдоподобия
5.8.3. "Последовательный" критерий отношения правдоподобия для определения числа компонент смеси
5.8.4. Определение числа компонент смеси с помощью SEM-алгоритма
5.8.5. Информационные критерии выбора модели (числа компонент и типа смеси)
5.9. Примеры применения ЕМ-алгоритма в "статическом" режиме
6. Скользящее (динамическое) разделение смесей вероятностных распределений. CPC-метод: описание и практическое применение
+
7. Применение СРС-метода к изучению турбулентности
+
Список литературы
Иллюстрации
Close Menu
Раздел
6
/
10
Страница
46
/
83
5. Статистическое разделение смесей вероятностных распределений
/
/
Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Для продолжения работы требуется
Registration
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов
Table of contents
Введение
1. Теоретические основы негауссовых вероятностных моделей хаотических процессов
+
2. Моделирование распределений приращений финансовых индексов смесями нормальных законов
+
3. Некоторые свойства смесей нормальных законов
+
4. Волатильность
+
5. Статистическое разделение смесей вероятностных распределений
-
5.1. Общая схема решения задачи
5.2. Задача разделения смесей вероятностных распределений и методы ее решения
5.2.1. Задача разделения смесей вероятностных распределений
5.2.2. Метод моментов
5.2.3. Метод максимального правдоподобия
5.3. ЕМ-алгоритм и его применение к задаче оценивания неизвестных параметров смесей распределений вероятностей
5.3.1. Предварительные сведения
5.3.2. Общее описание ЕМ-алгоритма
5.3.3. Монотонность ЕМ-алгоритма
5.3.4. Проксимальные алгоритмы (РР-алгоритмы) и их свойства
5.3.5. ЕМ-алгоритм как проксимальный алгоритм
5.3.6. Неподвижные точки ЕМ-алгоритма и локальные максимумы функции правдоподобия
5.3.7. Решение задачи разделения смесей вероятностных распределений с помощью ЕМ-алгоритма
5.3.8. Разделение конечных смесей нормальных распределений с помощью ЕМ-алгоритма
5.3.9. Выбор начальных приближений для ЕМ-алгоритма
5.3.10. Правила остановки ЕМ-алгоритма
5.3.11. Ускоренные версии ЕМ-алгоритма. STEM- и SQUAREM-алгоритмы
5.4. Модификации ЕМ-алгоритма
5.4.1. Медианные модификации ЕМ-алгоритма
5.4.2. SEM-алгоритм
5.4.3. СЕМ-алгоритм
5.4.4. МCЕМ и SAEM-алгоритмы
5.5. EM-алгоритм с большим числом компонент как средство построения непараметрических оценок плотности
5.6. Разделение смесей многомерных нормальных распределений с помощью ЕМ-алгоритма
5.7. Приближенное разделение конечных смесей с помощью метода фиксированных компонент
5.7.1. Основная идея метода фиксированных компонент
5.7.2. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи метода наименьших квадратов
5.7.3. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи метода наименьших модулей
5.7.4. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи "сеточного" метода максимального правдоподобия. "Усеченный" ЕМ-алгоритм
5.7.5. Разделение конечных смесей нормальных распределений с фиксированными компонентами при помощи "сеточного" метода максимального правдоподобия. Алгоритм условного градиента
5.7.6. Приближенное разделение конечных смесей нормальных распределений с помощью "сеточного" метода моментов
5.8. Выбор модели (определение типа и числа компонент смеси)
5.8.1. Некоторые сведения из теории проверки сложных статистических гипотез
5.8.2. Проверка значимости динамической составляющей волатильности с помощью критерия отношения правдоподобия
5.8.3. "Последовательный" критерий отношения правдоподобия для определения числа компонент смеси
5.8.4. Определение числа компонент смеси с помощью SEM-алгоритма
5.8.5. Информационные критерии выбора модели (числа компонент и типа смеси)
5.9. Примеры применения ЕМ-алгоритма в "статическом" режиме
6. Скользящее (динамическое) разделение смесей вероятностных распределений. CPC-метод: описание и практическое применение
+
7. Применение СРС-метода к изучению турбулентности
+
Список литературы
Иллюстрации
<">
npututLOPP" valuenputypeenamemerm_rds_rdsdsrm
li class="wrap-btn-full">ss="wrap-btn-full">="wrap-btn-full">wrap-btn-full">reff="https://prior.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doctps://prior.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docs://prior.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc//prior.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docprior.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docr.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docstudentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doctlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docibrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docrary.ru/ru/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docN9785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc785970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc5970435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc70435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc435281-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc81-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc-SCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docCN0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc0001/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc/002.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc02.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc.html?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docl?custom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doccustom_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc_pat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docat_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doc_file=studentlibrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docbrary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docary2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docy2&custom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doccustom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docstom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_docom_pat_id=doc.main_frame.(id)&custom_pat_use_id=atlas_doctom_pat_use_id=atlas_docm_pat_use_id=atlas_docpat_use_id=atlas_doct_use_id=atlas_docuse_id=atlas_doce_id=atlas_docatlas_doclas_docs_doc весь экран / Свернутьесь экран / Свернутьсь экран / Свернутьэкран / Свернутькран / Свернутьран / Свернутьнутьутьтьрифт" onclick='{font_inc(); return false; }'>
ифт" onclick='{font_inc(); return false; }'>
фт" onclick='{font_inc(); return false; }'>
т" onclick='{font_inc(); return false; }'>
" onclick='{font_inc(); return false; }'>
onclick='{font_inc(); return false; }'>
nclick='{font_inc(); return false; }'>
lick='{font_inc(); return false; }'>
'{font_inc(); return false; }'>
font_inc(); return false; }'>
nt_inc(); return false; }'>
abc_norm.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
c_norm.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
norm.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
ng" hspace='0' vspace='0' border='0'>
" hspace='0' vspace='0' border='0'>
hspace='0' vspace='0' border='0'>
order='0'>
der='0'>
r='0'>
'0'>
'>
a>
li>
li>
>
t="Уменьшить шрифт" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
"Уменьшить шрифт" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
меньшить шрифт" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
шрифт" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
рифт" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
ифт" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
фт" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
т" title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
title="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
tle="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
e="Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
"Уменьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
еньшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
ньшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
ьшить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
ить шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
ть шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
шрифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
рифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
ифт" onclick='{font_dec(); return false; }'>
='{font_dec(); return false; }'>
{font_dec(); return false; }'>
ont_dec(); return false; }'>
_dec(); return false; }'>
ec(); return false; }'>
(); return false; }'>
tps://prior.studentlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
s://prior.studentlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
//prior.studentlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
prior.studentlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
ior.studentlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
r.studentlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
dentlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
ntlibrary.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
library.ru/patrns/images/abc_minus.png" hspace='0' vspace='0' border='0'>
0'>
>
/a>
i>
i>ttps://prior.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.htmlps://prior.studentlibrary.ru/en/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.htmln/doc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.htmldoc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.htmlc/ISBN9785970435281-SCN0001/002.htmlISBN9785970435281-SCN0001/002.htmlBN9785970435281-SCN0001/002.html9785970435281-SCN0001/002.html85970435281-SCN0001/002.html970435281-SCN0001/002.html5281-SCN0001/002.html81-SCN0001/002.html-SCN0001/002.html-wrap">
rap">
p">
av class="menu">
class="menu">
div class="wrap-push-catalogue"> v class="wrap-push-catalogue"> class="wrap-push-catalogue">