Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 100.28.2.72
    [SESS_TIME] => 1718641663
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 7f45d7b51f5e0692c24e69b244d6d066
    [UNIQUE_KEY] => 0738fb0385781343d1082e8ae9b6c64e
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2021 год, номер 6

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДИКИ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ О НЕЗАВИСИМОСТИ ДВУХМЕРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО КЛАССИФИКАТОРА

А.В. Лапко1,2, В.А. Лапко1,2, А.В. Бахтина2
1Институт вычислительного моделирования СО РАН, г. Красноярск, Россия
lapko@icm.krasn.ru
2Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева, г. Красноярск, Россия
anna-denisyuk@yandex.ru
Ключевые слова: проверка гипотезы о независимости случайных величин, двухмерные случайные величины, непараметрический алгоритм распознавания образов, ядерная оценка плотности вероятности, критерий максимального правдоподобия, критерий Пирсона, зависимые случайные величины
Страницы: 90-100

Аннотация

Исследуются свойства методики проверки гипотезы о независимости случайных величин, основанной на использовании непараметрического алгоритма распознавания образов, соответствующего критерию максимального правдоподобия. Оценивание законов распределения в классах осуществляется по исходным статистическим данным в предположении независимости и зависимости сравниваемых случайных величин. В этих условиях вычисляются оценки вероятностей ошибок распознавания образов в классах. По минимальному их значению принимается решение о независимости либо зависимости случайных величин. Применение предлагаемой методики позволяет обойти проблему декомпозиции области значений случайных величин на многомерные интервалы. Эффективность предлагаемой методики при усложнении зависимости между случайными величинами и изменении объёма исходных статистических данных исследуется методом вычислительных экспериментов.

DOI: 10.15372/AUT20210610
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину