MATHEMATICAL MODELING
Математические модели в экономике
Численные методы
А. С. Подружко, В. Г. Никитаев, А. Н. Проничев, К. С. Чистов "Метод интервальной идентификации распределений вероятностей"
Оценка эффективности инвестиционных проектов
Дискуссии
А. С. Подружко, В. Г. Никитаев, А. Н. Проничев, К. С. Чистов "Метод интервальной идентификации распределений вероятностей"

Аннотация.

Рассматриваются интервальные модели распределений вероятностей, полученные на основе неточных данных и предназначенные  для оценки рисков классификации состояний. Предложена вычислительная схема для идентификации интервальных образов распределений, определены также основные показатели качества приближения. Приводится описание вычислительных схем для типовых распределений: равномерного, экспоненциального, Рэлея, квазинормального и полиномиального. Получены оценки их показателей точности, определены необходимые условия корректности этих распределений, построены интервальные образы их функций плотности. Определены признаки  стационарности и изменчивости интервальных распределений. Приводятся примеры решения задач идентификации распределений, оценки их параметров и показателей.

Ключевые слова:

распределения вероятностей, интервальная идентификация, интервальный образ.

Стр. 58-74.

A. S. Podruzhko, V. G. Nikitayev, A. N. Pronichev, K. S. Chistov 

"The method of interval identification of probability distributions"

Abstract. Interval models of distributions of the probabilities, received on the basis of inexact data and intended for an assessment of risks of classification of conditions are considered. The computing scheme for identification of interval images of distributions is offered, the main indicators of quality of approach are defined also. The description of computing schemes for standard distributions is provided: uniform, exponential, Rayleigh distributions, quasinormal and polynomial. Estimates of their indicators of accuracy are received, necessary conditions of a correctness of these distributions are defined, interval images of their functions of density are constructed. Signs of stationarity and variability of interval distributions are defined. Examples of the solution of problems of identification of distributions, assessment of their parameters and indicators are given. 

Keywords: distributions of probabilities, interval identification, interval image 

Полная версия статьи в формате pdf. 

 

2019-69-2
2019-69-1
2018-68-4
2018-S1

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".