Разработка методов анализа данных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. Изучение влияния на свойства статистических процедур анализа данных тех или иных отклонений от исходных предположений. Примеры применения метода Монте-Карло.
Сто лет назад принимали, что распределения данных имеют определенный вид, например, являются нормальными, и, исходя из этого, предположения развивали статистическую теорию. Под "малой выборкой" понимают такую выборку, для которой нельзя применять выводы, основанные на предельных теоремах. Для решения этой задачи часто используют метод Монте-Карло (статистических испытаний). Основная - и не решенная в общем виде - проблема при изучении устойчивости выводов при наличии отклонений от параметрических семейств распределений состоит в том, какие распределения использовать для моделирования. Сто лет назад принимали, что распределения данных имеют определенный вид, например, являются нормальными, и исходя из этого предположения развивали статистическую теорию.
Список литературы
1. Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. М. Л.: ГИТТЛ, 1949. 264 с.
2. Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М.: Наука, 1979. 528 с.
3. Орлов А.И., Миронова Н.Г., Фомин В.Н., Черномордик О.М. Методика. Проверка однородности двух выборок параметров продукции при оценке ее технического уровня и качества. М.: ВНИИСТАНДАРТИЗАЦИИ, 1987. 116 с.
4. Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Экзамен, 2006. 671 с.
5. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник: в 3 ч. Ч. 1. Нечисловая статистика. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. 541 с.
6. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник: в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 486 с.
7. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник: в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. 624 с.
8. Орлов А.И. Новая парадигма прикладной статистики // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2012. Том 78. №1, часть I. С.87-93.
9. Орлов А.И. Новая парадигма математических методов исследования // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2015. Т.81. №.7 С. 5-5.
10. Орлов А.И. О реальных возможностях бутстрепа как статистического метода // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1987. Т.53. №10. С.82-85.
11. Орлов А.И. Основные этапы становления статистических методов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 97. С. 73-85.
12. Орлов А.И. Часто ли распределение результатов наблюдений является нормальным? // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1991. Т.57. №7. С. 64-66.
13. Орлов А.И. Комментарий к статье С.М.Ермакова «О датчиках случайных чисел». // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1993. Т. 59. №7. С. 51-51.
14. Камень Ю.Э., Камень Я.Э., Орлов А.И. Реальные и номинальные уровни значимости в задачах проверки статистических гипотез // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1986. Т.52. №12. С. 55-57.
15. Орлов А.И. Предельное распределение одной оценки числа базисных функций в регрессии // Прикладной многомерный статистический анализ. Ученые записки по статистике, т.33. М.: Наука, 1978. С. 380-381.
16. Орлов А.И. Оценка размерности модели в регрессии // Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа. Ученые записки по статистике, т.36. М.: Наука, 1980. С. 92-99.
17. Орлов А.И. Асимптотика некоторых оценок размерности модели в регрессии. - В сб.: Прикладная статистика. Ученые записки по статистике, т.45. М.: Наука, 1983. С. 260-265.
18. Орлов А.И. Об оценивании регрессионного полинома // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1994. Т.60. №5. С. 43-47.
19. Орлов А.И. Некоторые вероятностные вопросы теории классификации // Прикладная статистика. Ученые записки по статистике, т.45. М.: Наука, 1983. С. 166-179.
20. Орлов А.И. Общий взгляд на статистику объектов нечисловой природы // Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1985. С. 58-92.
21. Orlov A.I. On the Development of the Statistics of Nonnumerical Objects // Design of Experiments and Data Analysis: New Trends and Results. M.: ANTAL, 1993. Р. 52-90.
22. Орлов А.И. Методы снижения размерности //Приложение 1 к книге: Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования: Учебное пособие для вузов. М.: Издательство КДУ, 2006. 160 с.
23. Карякин Р.Н., Орлов А.И., Адамов С.Ю. Вероятностная теория высших гармоник помех, создаваемых электровозами. В сб.: Прикладной многомерный статистический анализ. Ученые записки по статистике, т.33. М.: Наука, 1978. С. 376-380.
24. Орлов А.И. Вероятностно-статистическое моделирование помех, создаваемых электровозами // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 106. С. 225 - 238.
25. Ермаков С.М. О датчиках случайных чисел // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1993. Т.59. №7. С. 48-50.
26. Орлов А.И. Первый Всемирный конгресс Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1987. Т.53. №3. С. 90-91.
27. Тюрин Ю.Н., Фигурнов В.Э. О проверке датчиков случайных чисел // Теория вероятностей и ее применения. 1990. Т.35. Вып. 1. С.156-161. URL: http://www.mathnet.ru/links/638b9757785d119ec90539d95ebf3cb7/tvp919.pdf (дата обращения 04.11.2015).
28. Орлов А.И. Комментарий II к статье В.Г. Алексеева «Об одном методе проверки датчика псевдослучайных чисел» // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1990. Т.56. №3. С. 86-87.
29. Орлов А.И. Научная школа кафедры «Экономика и организация производства» в области эконометрики // Четвертые Чарновские Чтения. Сборник трудов. Материалы IV международной научной конференции по организации производства. Москва, 5-6 декабря 2014 г. - М.: НП «Объединение контроллеров», 2014. С. 326 - 337. URL: https://yadi.sk/i/7XRB6x37EYPP3 (дата обращения 04.11.2015).
30. Орлов А.И. Компьютерно-статистические методы: состояние и перспективы // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 103. С. 163 - 195.
31. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Под научной ред. проф. С.Г. Фалько. Монография (научное издание). Краснодар, КУБГАУ. 2015. 600 с.
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
