Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Российская Академия наук

Институт проблем информатики Российской Академии наук

Русский | English     Контакты

Об институтеНаправления деятельностиНаучно-исследовательские работы и проектыОбъекты интеллектуальной собственностиНаучные журналы ИПИ РАНДругие публикацииСеминары и конференции


Поиск:

«Информатика и её применения» (Том 2, Выпуск 2, 2008)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

СЕТОЧНЫЕ МЕТОДЫ РАЗДЕЛЕНИЯ СМЕСЕЙ ВЕРОЯТНОСТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ К ДЕКОМПОЗИЦИИ ВОЛАТИЛЬНОСТИ ФИНАНСОВЫХ ИНДЕКСОВ

  • В. Ю. Королёв.  Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Российской академии наук, vkorolev@comtv.ru
  • Е. В. Непомнящий.  45 ЦНИИМО РФ
  • А. Г. Рыбальченко. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, alex-rybalchenko@yandex.ru
  • А. В. Виноградова. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, a_nuta@mail.ru

Литература 

  1. Королёв В.Ю. ЕМ-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных распределений.Теоретический обзор.-М.:Изд-во ИПИРАН, 2007.
  2. Королёв В.Ю. Вероятностно-статистический анализ хаотических процессов с помощью смешанных гауссовских моделей. Декомпозиция волатильности финансовых индексов и турбулентной плазмы. - М.: Изд-во ИПИРАН, 2007.
  3. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. - М.: Мир, 1980.
  4. Waterman M. S. A restricted least squares problem // Technometrics, 1974. Vol. 16. No. 1. P. 135-136.
  5. Judge G. G., Takayama T. Inequality restrictions in regression analysis // J. of American Statistical Association, 1966. Vol. 61. No. 1. P. 166-181.
  6. Королёв В.Ю., Ломской В. А., Пресняков Н.Н., Рэй М. Анализ компонент волатильности с помощью метода скользящего разделения смесей // Системы и средства информатики.Спец. вып.-М.:ИПИРАН, 2005. С. 180-206.
  7. Васильев Ф.П., Иваницкий А.Ю. Линейное программирование. -М.: Факториал Пресс, 2003.
  8. Ашманов С. А., Тимохов А. В. Теория оптимизации в задачах и упражнениях. -М.: Наука, 1991.

НЕКОТОРЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ, СВЯЗАННЫЕ С РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ЛАПЛАСА.

  • В. Е. Бенинг. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Российской академии наук, bening@yandex.ru
  • В. Ю. Королёв.  Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Российской академии наук, vkorolev@comtv.ru

Литература 

  1. Бенинг В. Е., Королёв В.Ю.Об использовании распределения Стьюдента в задачах теории вероятностей и математической статистики // Теория вероятностей и ее применения, 2004. Т. 49. Вып. 3. С. 419-435.
  2. Laplace P. S.M_ emoire sur la probabilit _ e des causes par les _ ev _ enemens //M_ emoires deMath _ ematique et le Physique, 1774. Vol. 6. P. 621-656. (English translation: Memoir on the probability of the causes of events // Statistical Sciences, 1986. Vol. 1. No. 3. P. 364-378.)
  3. Andrews D. F., Bickel P. J., Hampel F. R., Huber P. J., Rogers W.H., Tukey J.W. Robust estimation of location. - Princeton, NJ: Princeton University Press, 1972.
  4. Understanding robust and exploratory data anaysis / Eds. D.C. Hoaglin, F. Mosteller, J.W. Tukey. - N.Y.: Wiley, 1983.
  5. Shevlyakov G. L., VilchevskiN. O.Robustness in data analysis: Criteria and methods. - Utrecht: VSP, 2002.
  6. Easterling R. J. Exponential responses with double exponential measurement error. A model for steam generator inspection // In: Proceedings of theDOE Statistical Symposium, U.S. Department of Energy, 1978. P. 90-110.
  7. Hsu D. A. Long-tailed distributions for position errors in navigation // Applied Statistics, 1979. Vol. 28. P. 62-72.
  8. Okubo T., Narita N. On the distribution of extreme winds expected in Japan // In: National Bureau of Standards Special Publication 560-1, 1980. P. 12.
  9. Bagchi U., Hayya J. C., Ord J.K. TheHermite distribution as a model of demand during lead time for slow-moving items // Decision Sciences, 1983. Vol. 14. P. 447-466.
  10. Dadi M. I., Marks R. J. Detector relative efficiencies in the presence of Laplace noise // IEEE Transactions in Aerospace Electronic Systems, 1987. Vol. 23. P. 568-582.
  11. Damsleth E., El-Shaarawi A.H. ARMA models with double-exponentially distributed noise // J. of The Royal Statistical Society, 1989. Vol. B51. No. 1. P. 61-69.
  12. MadanD.B., SenetaE.The variance gamma (V.G.)model for share market return // J. of Business, 1990. Vol. 63. P. 511-524.
  13. Kozubowski T. J., Podgorski K. Asymmetric Laplace laws andmodeling financial data //Math.Comput.Modelling, 2001. Vol. 34. P. 1003-1021.
  14. Frech _ et M. Sur les formules de r _ epartition de revenues // Revue de l'Institute International de Statistique, 1939. Vol. 7. No. 1. P. 32-38.
  15. Frech _ et M. Letter to the editor // Econometrica, 1958. Vol. 26. P. 590-591.
  16. Inoue T. On income distribution: The welfare implication of the general equilibrium model and the stochastic processes of income distribution formation. PhD. Thesis. University ofMinnesota, 1978.
  17. Ord J.K., Patil G. P., Taillie C. The choice of a distribution to describe personal incomes // Statistical distributions in scientific work / Eds. C. Taillie, G.P. Patil, B. Baldessari. - Dordrecht-Boston: Reidel, 1981. P. 193-202.
  18. Bagnold R. A. The size-grading of sand by wind // Proc. Royal Soc. London, 1937. Vol. A163. P. 250-264.
  19. Bagnold R. A. The physics of blown sand and desert dunes. - London:Methuen, 1954.
  20. Fieller N. R. J., Gilbertson D.D., Olbricht W. Skew log Laplace distributions to interpret particle size distribution data. Manchester-Sheffield School of Probability and Statistics Research Report No. 235, 1984.
  21. Barndorff-Nielsen O.E. Models for non-Gaussian variation, with applications to turbulence // Proc. Royal Soc. A, 1979. Vol. 353. P. 401-419.
  22. Королёв В.Ю. Вероятностно-статистический анализ хаотических процессов с помощью смешанных Гауссовских моделей. Декомпозиция волатильности финансовых индексов и турбулентной плазмы. - М.: Изд-во ИПИРАН, 2007. 363 с.
  23. Johnson N. L., Kotz S., Balakrishnan N. Continuous univariate distributions. Vol. II. 2nd ed. - N.Y.: Wiley, 1995.
  24. Kotz S., Kozubowski T. J., Podgorski K. The Laplace distribution and generalizations: A revisit with applications to communications, economics, engineering and finance.- Boston: Birkhauser, 2001.
  25. Гpадштейн И. С., Рыжик И.М. Таблицы интегpалов, сумм, pядов и пpоизведений. - М.: Наука, 1971. 1108 с.
  26. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 2. -М.:Мир, 1984.
  27. Gnedenko B. V., Korolev V. Yu.Randomsummation: Limit theorems and applications. - Boca Raton: CRC Press, 1996.
  28. Круглов В.М., Королёв В.Ю.Предельные теоремы для случайных сумм.-М.: Изд-во Московского университета, 1990. 269 с.
  29. Kalashnikov V. V.Geometric sums: Bounds for rare events with applications. - Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1997.
  30. Королёв В.Ю., Бенинг В. Е., Шоргин С. Я. Математические основы теории риска.-М.: Физматлит, 2007. 542 с.
  31. Артюхов С. В., Базюкина О. А., Королёв В.Ю., Кудрявцев А. А.,Шевцова И. Г. Об оптимизации спекулятивной прибыли на примере пункта обмена валют // Актуарий, 2008.№1(2). С. 50-56.
  32. Клебанов Л. Б., Мания Г.М., Меламед И. А. Одна задача В.М. Золотарёва и аналоги безгранично делимых и устойчивых распределений в схеме суммирования случайного числа случайных величин // Теория вероятностей и ее применения, 1984. Т. 29. Вып. 4. С. 791-794.
  33. Коpолёв В.Ю. Сходимость случайных последовательностей с независимыми случайными индексами. II // Теоpия веpоятностей и ее пpименения, 1995. Т. 40. Вып. 4. С. 907-910.
  34. Коpолёв В.Ю. Сходимость случайных последовательностей с независимыми случайными индексами. I // Теоpия веpоятностей и ее пpименения, 1994. Т. 39. Вып. 2. С. 313-333.
  35. Korolev V. Yu. A general theorem on the limit behavior of superpositions of independent random processes with applications to Cox processes // J. of Mathematical Sciences, 1996. Vol. 81. No. 5. P. 2951-2956.
  36. Гумбель Э. Статистика экстремальных значений. - М.:Мир, 1965.
  37. Wilks S. S. Recurrence of extreme observations // J. of American Mathematical Society, 1959. Vol. 1. No. 1. P. 106-112.
  38. Невзоров В. Б. Рекорды. Математическая теория. М.: Фазис, 2000.
  39. Бенинг В. Е., Королёв В.Ю., СоколовИ. А.,Шоргин С. Я. Рандомизированные модели и методы теории надежности информационных и технических систем.-М.: Торус Пресс, 2007. 248 с.
  40. Kapur J.N. Maximum-entropy models in science and engineering.- N.Y.: Wiley, 1989.
  41. Новицкий П. В., Зогpаф И. А. Оценка погpешностей результатов измеpений.-Л.: Энеpгоатомиздат, 1991.
  42. Lehmann E. L., Romano J. P. Testing statistical hypotheses. 3rd ed. - Springer, 2005. 784 p.
  43. Никитин Я.Ю. Асимптотическая эффективность непараметрических критериев.-М.:Наука, 1995. 250 с.
  44. Боровков А. А. Теория вероятностей. - М.: УРСС, 2003. 470 с.
  45. Pitman E. J. G. Lecture notes on nonparametric statictical inference. Lectures given for the University of North Carolina? Institute of Statistics, 1948.
  46. Bickel P. J.Edgeworth expansions in nonparametric statistics // Ann. of Statist., 1974. Vol. 2. No. 1. P. 1-20.
  47. Planzagl J. Asymptotic expansions in parametric statistical theory // Developments in statistics / Ed. P.R. Krishnaiah. - N.Y.-London: Academic Press, 1989. Vol. 3. P. 1-97.
  48. Bickel P. J., Chibisov D.M., Van Zwet W. R. On efficiency of first and second order // Intern. Statist. Review, 1981. Vol. 49. P. 169-175.
  49. Чибисов Д.М. Вычисление дефекта асимптотически эффективных критериев // Теория вероятностей и ее применения, 1985. Т. 30. Вып. 2. С. 269-288.
  50. Bening V. E. Asymptotic theory of testing statistical hypotheses. - Utrecht: VSP, 2000. 277 p.
  51. Hodges J.L., Lehmann E. L. Deficiency // Ann. Math. Statist., 1970. Vol. 41. No. 5. P. 783-801.
  52. Takeuchi K. Asymptotic theory of statistical estimation.- 1974, Tokyo (in Japanese).
  53. Бурнашев М.В. Асимптотические разложения для медианной оценки параметра // Теория вероятностей и ее применения, 1996. Т. 41. Вып. 4. С. 738-753.
  54. Королёв Р. А., Тестова А. В., Бенинг В. Е. О мощности асмптотически оптимального критерия в случае распределения Лапласа // Вестник Тверского Государственного Университета. Сер. прикладная математика, 2008. №28. Вып. 1. С. 7-27.

НЕКОТОРЫЕ ОЦЕНКИ ДЛЯ БЛИЗКИХ К ПОГЛОЩАЮЩИМ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ.

  • А. И. Зейфман.  Вологодский государственный педагогический университет; Институт проблем информатики Российской академии наук; ВНКЦ ЦЭМИ РАН, a_zeifman@mail.ru
  • А. В. Чегодаев.  Вологодский государственный педагогический университет, cheg_al@mail.ru
  • В. С. Шоргин.  Институт проблем информатики Российской академии наук, vshorgin@ipiran.ru

Литература: 

  1. Баруча-Рид А. Т. Элементы теории марковских процессов и их приложения. -М.: Наука, 1969. 511 с.
  2. Bocharov P. P., D'Apice C., Pechinkin A. V., Salerno S. Queueing theory. - Utrecht: VSP, 2004. 446 p.
  3. Ching Wai-Ki, Ng M. K. Markov chains: Models, algorithms and applications. - New York: Springer, 2006. 205 p.
  4. Гнеденко Б.В., Макаров И.П. Свойства решений задачи с потерями в случае периодических интенсивностей // Дифф. уравнения, 1971. Т. 7. С. 1696-1698.
  5. Granovsky B. L., Zeifman A. I. Nonstationary queues: Estimation of the rate of convergence // Queueing Systems, 2004. Vol. 46. P. 363-388.
  6. Zeifman A., Leorato S., Orsingher E., Satin Ya., Shilova G. Some universal limits for nonhomogeneous birth and death processes // Queueing Systems, 2006. Vol. 52. P. 139-151.
  7. Зейфман А.И., Сатин Я. А. Средние характеристики марковских систем обслуживания // Автоматика и телемеханика, 2007.№9. С. 122-133.
  8. Margolius B. Transient and periodic solution to the time inhomogeneous quasi-birth death process // Queueing Systems, 2007. Vol. 56. P. 183-194.
  9. Zeifman A. I. Upper and lower bounds on the rate of convergence for nonhomogeneous birth and death processes // Stoch. Proc. Appl., 1995. Vol. 59. P. 157-173.
  10. Зейфман А.И., Бенинг В. Е., Соколов И. А. Марковские цепи и модели с непрерывным временем. -М.: ЭЛЕКС-КМ, 2008. 168 с.
  11. Toyoizumi H., Kobayashi Y., Kaiwa K., Shitozawa J. Stochastic features of computer viruses: Towards theoretical analysis and simulation // The 5th St. Petersburg Workshop on Simulation.- StPB.: SPBU, 2005. P. 695-702.

ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПОЛОЖЕНИЯ СТАНЦИЙ ОБСЛУЖИВАНИЯ В ПРОСТРАНСТВЕ.

  • Т. В. Захарова. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, lsa@cs.msu.su

Литература: 

  1. Ивченко Г.И., Каштанов В. А., Коваленко И.Н. Теория массового обслуживания. -М.: Высшая школа, 1982.
  2. Захарова Т.В. Оптимизация расположения станций обслуживания на плоскости // Изв. АН СССР. Техн. киберн., 1987. №6. С. 83-91.
  3. ЗахароваТ. В. Размещения систем массового обслуживания, минимизирующие среднюю длину очереди // Информатика и её применения, 2008. Т. 2. Вып. 1. С. 35-38.
  4. Тот Ф.Л. Расположение на плоскости, на сфере и в пространстве. -М.: ГИФМЛ, 1958.

ОТСЕВ ЭКТОПИЧЕСКИХ ИМПУЛЬСОВ ИЗ РИТМОГРАММЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РОБАСТНЫХ ОЦЕНОК.

  • А. В. Маркин. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета ВМиК, artem.v.markin@mail.ru
  • О. В. Шестаков. 1Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета ВМиК, oshestakov@cs.msu.su

Литература: 

  1. Malik M. Heart rate variability // EuropeanHeart J., 1996. Vol. 17. No. 3. P. 354-381.
  2. Azuaje F., Clifford G., McSharry P. Advanced methods and tools for ECG data analysis. - Artech House Publishers, 2005. 384 p.
  3. Clifford G.,McSharryP., TarassenkoL.Characterizing artefact in the normal human 24-hour RR time series to aid identification and artificial replication of circadian variations in human beat to beat heart rate using a simple threshold // Computers in Cardiology, 2002. P. 129-132.
  4. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика.-М.: Высш. шк., 1984. 248 с.
  5. Хьюбер П. Робастность в статистике. -М.:Мир, 1984. 304 с.
  6. AndrewsD.Arobustmethod formultiple linear regression // Technometrics, 1974. Vol. 16. No. 4. P. 523-531.
  7. Ferraz-Mello S. Estimation of periods from unequally spaced observations // The Astronomical J., 1981. Vol. 86. No. 4. P. 619-624.
  8. Foster G. The cleanest Fourier spectrum // The Astronomical J., 1995. Vol. 109. No. 4. P. 1889-1902.

ОБ АСИМПТОТИЧЕСКОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ МАКСИМАЛЬНОЙ ПОРЯДКОВОЙ СТАТИСТИКИ В ВЫБОРКЕ СЛУЧАЙНОГО ОБЪЕМА.

  • В. И. Пагурова. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, pagurova@yandex.ru

Литература: 

  1. Пагурова В.И. Об асимптотическом распределении случайно индексированного максимума // В сб. Статистические методы оценивания и проверки гипо- тез. - Пермь, 2005. С. 104-113.
  2. Embrechts P., Kluppelberg K., Mikosch T. Modelling of extremal events for finance and insurance. - Berlin-New York: Springer, 1997.

ОЦЕНИВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАДЕРЖКИ В БИОЛОГИЧЕСКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ НА ПРИМЕРЕ МОДЕЛИ, ОПИСЫВАЮЩЕЙ ВИЧ-ИНФЕКЦИЮ.

  • А. Н. Ушакова. Норвежский научно-технологический университет (NTNU), Тронхейм, Норвегия, anastasi@math.ntnu.no

Литература: 

  1. Nowak M. A., May R.M. Virus dynamics: Mathematical principles of immunology and virology. - Oxford: Oxford University Press, 2000.
  2. Perelson A. S., Neumann A.U., Markowitz M., Leonard J.M., Ho D.D. HIV-1 dynamics in vivo: Virion clearance rate, infected cell life-span, and viral generation time // Science, 1996. Vol. 271. P. 1582-1586.
  3. Herz A. V.M., Bonhoeffer S., Anderson R.M., May R.M., Nowak M. A. Viral dynamics in vivo: Limitations on estimates of intracellular delay and virus decay // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 1996. Vol. 93(14). P. 7247-7251.
  4. Mittler J.E., Bernhard S., Neumann A.U., Perelson A. S. Influence of delayed viral production on viral dynamics in HIV-1 infected patients // Mathematical Biosciences, 1998. Vol. 152. P. 143-163.
  5. Nelson P.W., Perelson A. S.Mathematical analysis of delay differential equation models of HIV-1 infection //Mathematical Biosciences, 1998. Vol. 179. P. 73-94.
  6. MacDonald N. Biological delay systems: Linear stability theory. - Cambridge: Cambridge University, 1989.
  7. Тихонов А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. 2-е изд.-М.: Наука, 2002.

СУЩЕСТВОВАНИЕ СОСТОЯТЕЛЬНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ СТАТИСТИЧЕСКИХ КРИТЕРИЕВ В ДИСКРЕТНЫХ СТАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ ПРИ СЛОЖНОЙ НУЛЕВОЙ ГИПОТЕЗЕ.

  • А. А. Грушо. Российский государственный гуманитарный университет, Институт информационных наук и технологий безопасности; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, grusho@yandex.ru
  • Е. Е. Тимонина. Российский государственный гуманитарный университет, Институт информационных наук и технологий безопасности, eltimon@yandex.ru
  • , В. М. Ченцов. Институт проблем информатики Российской академии наук. ipiran@ipiran.ru

Литература: 

  1. Grusho A., Kniazev A., Timonina E. Detection of illegal information flow // Proceedings of 3rd International Workshop on Mathematical Methods, Models, and Architectures for Computer Network Security, MMM-ACNS 2005.-St.Petersburg:Springer, 2005.LNCS 3685.Р. 235-244.
  2. Grusho A., Grebnev N., Timonina E. Covert channel invisibility theorem // Proceedings of 4th International Conference on Mathematical Methods, Models, and Architectures for Computer Network Security, MMM-ACNS 2007. - St. Petersburg: Springer, 2007. Р. 187-196.
  3. Грушо A. A., Тимонина E. E. Некоторые связи между дискретными статистическими задачами и свойствами вероятностных мер на топологических пространствах // Дискретная математика, 2006. Т. 18. №4. С. 128-135.
  4. ГрушоА., ГрушоН.,ТимонинаE. Теоремы о несуществовании состоятельных последовательностей критериев в некоторых дискретных задачах // Дискретная математика, 2008 (в печати). Т. 20.№2.
  5. Леман Е. Проверка статистических гипотез.-М.: Наука, 1964.
  6. ПрохоровЮ.В., РозановЮ. А. Теория вероятностей. -М.: Наука, 1973.

СТОХАСТИЧЕСКИЕ РАЗЛОЖЕНИЯ НЕСМЕЩЕННЫХ ОЦЕНОК В СЛУЧАЕ ОДНОПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СЕМЕЙСТВА.

  • В. В. Чичагов. Пермский государственный университет, chvv50@mail.ru

Литература: 

  1. Воинов В. Г., Никулин М. С. Несмещенные оценки и их применения. -М.: Наука, 1989.
  2. Voinov V. G., Nikulin M. S. Unbiased estimators and their applications. Vol. 2: Мultivariate case. - Dordrecht, the Netherlands, 1996.
  3. Pommeret D. A construction of the UMVU estimator for simple quadratic natural exponential families // J.Multivariate Analysis, 2003. Vol. 85. P. 217-233.
  4. Blazquez F. L., Rubio D. G. Unbiased estimation in the multivariate natural exponential family with simple quadratic variance function // J. Multivariate Analysis, 2003. Vol. 86. P. 1-13.
  5. Aghili A. On minimum variance unbiased estimators of exponential families // Int.Math. J., 2004. Vol. 4. P. 383- 387.
  6. Wang B. Unbiased estimations for the exponential distribution based on step-stress accelerated life-testing data // Applied Mathematics and Computation, 2006. Vol. 173. P. 1227-1237.
  7. Liu A.,Wu C., Yu K. F., YuanW. Completeness and unbiased estimation of mean vector in the multivariate group sequential case // J. Multivariate Analysis, 2007. Vol. 98.P. 505-516.
  8. Sharma D. Asymptotic equivalence for two estimators for an exponential family // Annals of Statistics, 1973. P. 973-980.
  9. Portnoy S. Asymptotic efficiency of minimum variance unbiased estimators // Annals of Statistics, 1977. Vol. 5. No. 3. P. 522-529.
  10. Lopez-Blazquez F., Salamanca-Mino B. Limit distributions of unbiased estimators in natural exponential families // Statistics, 2002. Vol. 36. No. 4. P. 329-338.
  11. Morris C.N. Natural exponential families with quadratic variance functions: Statistical theory // Annals of Statistics, 1983. Vol. 11. No. 2. P. 515-529.
  12. Чичагов В. В. Об асимптотической нормальности одного класса несмещенных оценок в случае абсолютно непрерывных распределений /Стат.методы оценивания и проверки гипотез. - Пермь: Изд-во Пермского университета, 2000. С. 71-79. [Перевод: Chichagov V. V. Concerning asymptotic normality of a class of unbiased estimators in the case of absolutely continuous distributions / Statistical methods of estimation and testing of hypotheses // J. Math. Sci. (N.Y.), 2004. Vol. 119. No. 3. P. 336-341.]
  13. Чичагов В. В. Об асимптотическом поведении несмещенных оценок вероятностей для решетчатых распределений, достаточной статистикой которых является среднее / Стат. методы оценивания и проверки гипотез. - Пермь: Изд-во Пермского университета, 2002. С. 106-120.
  14. Петров В. В. Суммы независимых случайных величин. -М.: Наука, 1972.
  15. Bhattacharya R.N., Ghosh J.K. On the valitity of the formal Edgeworth expansions // Annals of Statistics, 1978. Vol. 6. P. 434-451.
  16. Barndorff-Nielsen O. E., Cox D.R. Edgeworth and Saddlepoint approximations with statistical applications // J. R. Statist. Soc. B, 1979. Vol. 41. P. 279-312.
  17. Барндорф-Нильсен О., Кокс Д. Асимптотические методы в математической статистике. -М.:Мир, 1999.
  18. Lieberman G. J., Resnikoff G. J. Sampling plans for inspection by variables // J. Amer. Statist. Assoc., 1955. Vol. 50. P. 457-516.
  19. Patil G. P., Wani J.K. Minimum variance unbiased estimation of the distribution function admitting a sufficient statistics // Ann. Inst. Statist. Math., 1966. Vol. 18. P. 39-47.
  20. Лумельский Я.П., Сапожников П.Н. Несмещенные оценки для плотностей распределений // Теория вероятностей и ее применение, 1969. Vol. XIV. №2. С. 372-380.
  21. Лумельский Я.П. Случайные блуждания, отвечающие обобщенным урновым схемам // ДАН СССР, 1973. Т. 209.№6. С. 1281-1284.
  22. Абусев Р. А., Лумельский Я.П. Несмещенные оценки и задачи классификации многомерных нормальных совокупностей // Теор. вероятностей и ее применение, 1980. Т. 25.№2. С. 381-389.
  23. Michel R. Asymptotic expansions for conditional distributions // J.Multivariate Anal., 1979. P. 393-400.
  24. Hipp C. Asymptotic expansions for conditional distributions: The lattice case // Probab. Math. Statist., 1984. Vol. 4. P. 207-219.
  25. Skovgaard I.M. Saddlepoint expansions for conditional distributions // J. of Applied Probability, 1987. Vol. 24. No. 4. P. 875-887.
  26. Лумельский Я.П. Несмещенные достаточные оценки вероятностей в случае многомерного нормального закона // Вестник МГУ, 1968. Vol. 6. С. 14-17. [Перевод: Lumelskii Ya. P. Unbiased sufficient estimators for probabilities in the case of a multivariate normal law // VestnikMoskov.Univ.Ser.Mat.Meh., 1968.Vol. 23.No. 6. P. 14-17; Selected translations in mathematical statistics and probability. Vol. 13. Amer. Math. Soc., Providence, R.I., 1973. P. 251-256.]
  27. Ившин В. В., Лумельский Я.П. Статистические задачи оценивания в модели "нагрузка-прочность". - Пермь: Изд-во Пермского университета, 1995.
  28. Лумельский Я.П., Фейгин П. Д. Несмещенные оценки дисперсии в параметрическом случае / Стат. методы оценивания и проверки гипотез. - Пермь: Изд-во Пермского университета, 2002. С. 38-51.
  29. Леман Э. Проверка статистических гипотез. - М.: Наука, 1979.




 
© 2016 Институт проблем информатики Российской Академии наук Русский | English     Контакты