Аннотация

Рассматриваются устойчивые методы оценивания параметров моделей по статистическим данным. Основное внимание уделяется адаптивным и робастным методам оценивания неизвестных параметров распределений. Рассмотрены как традиционные подходы П. Хьюбера и Ф. Хампеля к робастному оцениванию, так и подход A.M. Шурыгина, связанный с байесовским точечным засорением. Учебное пособие предназначено для магистрантов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.

Аннотация

Конспект лекций является введением в объектно-ориентированные методы разработки программного обеспечения. Рассмотрены основы объектно-ориентированного подхода: составляющие объектной модели, характеристики объектов, классов и типы отношений между ними. Особое внимание уделяется выражению рассматриваемых элементов объектно-ориентированного подхода на языке программирования С++ и унифицированном языке моделирования UML.

Аннотация

В учебном пособии рассматриваются методы выбора структуры одномерных (однооткликовых) регрессионных моделей и методы построения многомерных (многооткликовых) регрессионных моделей (оценивание параметров, проверка гипотез, выбор структуры). Большое внимание уделяется способам организации эффективных вычислений при переборе структур. Пособие предназначено для студентов старших курсов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.