На базе новой аксиоматики развивается аппарат размытых математических моделей случайных явлений. Эти модели охватывают множественные, интервальные, неточные, и вообще любые неполные и отрывочные статистические описания характеристик явления, подходя к распределениям вероятностей как пределу изобилия данных. Сфера действия моделей простирается от неустойчивых, уникальных явлений до статистически устойчивых к повторам. В этих широких пределах освещаются и интерпретируются понятия интервальной вероятности и среднего, анализируются причинные связи, случайные преобразования, отношения зависимости и независимости, исследуются предельные законы, описываются случайные процессы и прочее другое. Применительно к новым моделям вводятся критерии и разрабатываются универсальные методы синтеза оптимальных решающих правил (оценок, различения гипотез). Реализующие их устройства просты по структуре и способны эффективно работать в изменяющихся окружающих условиях, основанием для чего служит выбор надежных моделей. Доверие к моделям завоевывается вовлечением в них небольшого числа исходных вероятностей и средних, представленных в интервальном виде, отражающем нестабильность реальных явлений и дефицит исходных данных о нем. Рассматривается совместный синтез надежных моделей и решающих правил. Для научных работников в области связи и управления; может быть полезна всем, кто интересуется математическими методами описания случайных явлений и задачами принятия решений при неопределенности.
Пространство исходов.
Мы живем в мире случайностей, в окружении непредвиденных действий и непредсказуемых до конца фактов. Корни случайностей разнообразны, они берут начало и от физических эффектов типа дробового шума, и от невозможности абсолютного предугадывания течения процесса или поведения живого организма (в частности, индивида), и от нашего незнания (или нежелания знать) результата предстоящего (прошедшего) эксперимента и т. д. И как следствие, оказывается, что что-то может произойти, а может и нет, случиться или не случиться, быть или не быть. Эта неясность охватывается категорией случайности. Наша цель — ее описать. Формально под случайным явлением понимается совокупность взаимно исключающих друг друга исходов, называемых элементарными, один из которых обязан произойти, но неизвестно какой.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Введение.
ЧАСТЬ ПЕРВАЯ. ИНТЕРВАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ.
Глава 1.Описание случайных явлений.
Глава 2.Совместный анализ.
Глава 3.Случайные величины, последовательности, суммы.
Глава 4.Случайные процессы.
ЧАСТЬ ВТОРАЯ. СТАТИСТИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ.
Глава 5.Теория принятия решений.
Глава 6.Расплывчатое оценивание.
Глава 7.Проверка гипотез.
Глава 8.Надежностный синтез.
Список литературы.
Предметный указатель.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Интервальные статистические модели, Кузнецов В.П., 1991 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу
Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Теги: учебник по математике :: математика :: статистика :: электроника :: Кузнецов
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Краткий курс по теории вероятностей и математической статистике, учебное пособие, Кузнецова О.С., 2013
- Обыкновенные дифференциальные уравнения, Качественная теория с приложениями, Эрроусмит Д., Плейс К., 1986
- Машины Тьюринга и рекурсивные фукции, Эббинхауз Г.Д., Якобс К., Ман Ф.К., Хермес Г., 1972
- Геометрические методы математической физики, Шутц Б., 1984
Предыдущие статьи:
- Геометрия, Шоке Г., 1970
- Основы проективной геометрии, Хартсхорн Р., 1970
- Порядковые статистики, Дэйвид Г., 1979
- Введение в теорию графов, Уилсон Р., 1977