Раздел 5 / 19

Страница 1 / 14

Глава 2. Методы учета априорной информации в рамках параметрической статистики

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Registration

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Метрический анализ и обработка данных

Table of contents

Предисловие

Bведение

Основные обозначения

Глава 1. Элементы математической статистики +

Глава 2. Методы учета априорной информации в рамках параметрической статистики -

§ 1. Метод Байеса

§ 2. Минимаксный метод учета априорной информации

§ 3. Обобщенный метод максимального правдоподобия учета априорной детерминированной информации

§ 4. Обобщенный метод максимального правдоподобия учета априорной стохастической информации

Глава 3. Устойчивые методы оценивания параметра положения +

Глава 4. Методы непараметрической статистики +

Глава 5. Проверка гипотез о законе распределения +

Глава 6. Численные методы статистического моделирования +

Глава 7. Метод наименьшихкв адратов для линейныхм оделей с неопределенными данными +

Глава 8. Робастные методы для линейныхм оделей с неопределенными данными +

Глава 9. Учет априорной информации в линейныхм оделях с неопределенными данными +

Глава 10. Метод наименьшихкв адратов для нелинейных моделей с неопределенными данными +

Глава 11. Методы выделения детерминированныхи хаотическихк омпонент временныхр ядов +

Глава 12. Методы прогнозирования хаотических временныхр ядов +

Глава 13. Прогнозирование с помощью метрического анализа +

Глава 14. Динамический детерминированный хаос +

Глава 15. Планирование оптимальныхиз мерений при восстановлении функциональныхз ависимостей +

Список литературы