SCI Библиотека

В качестве одного из возможных способов проверки достоверности рекомендаций, формируемых экспертно-статистическими системами, предлагаются процедуры имитационного моделирования. Приведено подробное описание имитационной системы ЭКСПРИМ, моделирующей процесс прогнозирования с использованием метода аналогов. Приводятся результаты экспериментов, которые подтверждают достоверность тех прогностических выводов, которые формируются на базе метода аналогов.

Изложены элементы теории экспертно-статистических систем. Приводится описание процедур прогнозирования на основе метода аналогов, а также программная система ЭКСПАМ, в которой реализованы алгоритмы экспертно-статистической обработки применительно к решению задачи прогнозирования временных рядов по малым выборкам с применением метода аналогов. Приводятся примеры.

В монографии с единых позиций учета априорной информации о виде распределения рассматривается современный взгляд на теорию робастных адаптивных оценок. Использование функционального подхода и метода подстановки позволяет кратко и эффективно изложить основные положения параметрической, непараметрической и робастной статистик. Значительное внимание уделяется новым классам полупараметрических и полунепараметрических задач, возникающих на стыках параметрической, непараметрической и робастной статистик и представляющих значительный интерес для практики. Робастные оценки синтезируются с использованием взвешенного метода максимального правдоподобия (ВММП), который позволяет получать адаптивные оценки и доверительные интервалы на локальных и глобальных супермоделях при различных уровнях априорной информации. Адаптивные оценки ВММП применяются для решения прикладных задач фильтрации изображений и анализа пространственно-временной динамики скорости ветра в пограничном слое атмосферы и показывают высокую эффективность по сравнению с классическими, робастными и непараметрическими оценками, часто применяемыми на практике. Настоящая монография предназначена для научных работников, инженеров-исследователей, аспирантов, магистрантов, студентов вузов и может быть полезной преподавателям при разработке курсов лекций по дисциплинам, связанным с интеллектуальной обработкой и анализом экспериментальных данных в условиях статистической неопределенности.

В учебном пособии рассматриваются методы обработки и анализа данных в программной среде R. Описываются функции для просмотра и модификации структуры данных, критерии для проверки статистических гипотез, методы визуализации данных. Особое внимание уделяется методам разведочного анализа с использованием диаграмм. Представленные в пособии учебные материалы не требуют специальной математической подготовки и могут быть рекомендованы на начальном этапе изучения программной среды R.

Пособие предназначено для студентов бакалавриата по направлению 38.03.05 «Бизнес-информатика», а также для всех, кто интересуется применением методов обработки и анализа данных в экспериментальных исследованиях.

Рассмотрены вероятностно-статистические методы принятия решений как для оценки надёжности в процессе испытаний изделий, продукции, объектов различных областей техники, так и для решения задач технической диагностики. Пособие соответствует рабочим программам учебных дисциплин «Теория и методы мониторинга и диагностики», «Планирование и организация неразрушающего контроля» и предназначено для обучающихся по направлениям: 11.04.03 «Конструирование и технология электронных средств»; 11.04.01 «Радиотехника»; 12.04.01 «Приборостроение»; 11.04.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи»; 11.04.04 «Электроника и наноэлектроника», 12.03.01 «Приборостроение».