Оцінка значення аналізу залишкових похибок з точки зору фішерівської теорії оцінок, що дає змогу окреслити зони сингулярності вагової функції під час застосування методу найменших квадратів. Отримання ефективних оцінок за методом найменших квадратів.
Аннотация к работе
Кафедра математичного моделювання, Міжнародний економіко-гуманітарний університет ім. акад.У цьому випадку похибки описуються симетричним, трипараметричним розподілом Пірсона-Джеффріса, який, як і закон Гаусса, має діагональну інформаційну матрицю, і як показали численні дослідження, може бути названим універсальним законом розподілу похибок великих обсягів. Хампеля будь-яка гіпотеза про закон розподілу багатократних вимірів буде відхилена зі збільшенням кількості спостережень [Eljasberg P.E., 1983; Dzhun I. V., 2012; Hampel F. R. and others, 1986]. У той самий час фундаментальні положення методу найменших квадратів (МНК), який і досі є головною процедурою математичного моделювання, Гаусс обґрунтував, спираючись на гіпотезу нормальності розподілу похибок спостережень. З огляду на вищесказане, виникає проблема адаптації процедур МНК до обробки спостережень великих обсягів, похибки яких не є гауссовими. товані до дійсних розподілів похибок спостережень великих обсягів. Згідно з висновками цієї роботи негауссів характер розподілу похибок означає те, що спостереження мають істотно різну вагу.