Системы и средства информатики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Системы и средства информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Системы и средства информатики, 2021, том 31, выпуск 3, страницы 18–35
DOI: https://doi.org/10.14357/08696527210302
(Mi ssi778)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Некоторые вероятностно-статистические свойства гамма-экспоненциального распределения

М. О. Воронцовa, А. А. Кудрявцевa, О. В. Шестаковab

a Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики
b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
Список литературы:
Аннотация: В настоящее время большое внимание исследователей уделяется обобщениям известных математических объектов с целью получения адекватных моделей, описывающих реальные явления. Большую роль в прикладной теории вероятностей и математической статистике играет гамма-класс распределений, зарекомендовавший себя удобным и эффективным инструментом при моделировании многих реальных процессов. Гамма-класс довольно широк и включает распределения, обладающие такими полезными свойствами, как, например, безграничная делимость и устойчивость, что позволяет использовать распределения из этого класса в качестве асимптотических аппроксимаций в различных предельных теоремах. Одной из важнейших задач прикладной статистики является получение оценок параметров модельного распределения из имеющихся реальных данных. В работе рассматривается гамма-экспоненциальное распределение, представляющее собой обобщение распределений из гамма-класса. Приводятся оценки и асимптотические доверительные интервалы для некоторых параметров этого распределения. Обсуждается вопрос компьютерного моделирования реализаций выборок из гамма-экспоненциального распределения и численного оценивания параметров по выборке. Результаты работы могут найти широкое применение при изучении вероятностных моделей, основанных на непрерывных распределениях с неограниченным неотрицательным носителем.
Ключевые слова: компьютерное моделирование, оценивание параметров, гамма-экспоненциальное распределение, смешанные распределения, обобщенное гамма-распределение.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 20-07-00655
Московский центр фундаментальной и прикладной математики
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проект 20–07–00655); исследования проводились в рамках программы Московского центра фундаментальной и прикладной математики.
Поступила в редакцию: 19.06.2021
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: М. О. Воронцов, А. А. Кудрявцев, О. В. Шестаков, “Некоторые вероятностно-статистические свойства гамма-экспоненциального распределения”, Системы и средства информ., 31:3 (2021), 18–35
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VorKudShe21}
\by М.~О.~Воронцов, А.~А.~Кудрявцев, О.~В.~Шестаков
\paper Некоторые вероятностно-статистические свойства гамма-экспоненциального распределения
\jour Системы и средства информ.
\yr 2021
\vol 31
\issue 3
\pages 18--35
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ssi778}
\crossref{https://doi.org/10.14357/08696527210302}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ssi778
  • https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v31/i3/p18
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Системы и средства информатики
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:115
    PDF полного текста:35
    Список литературы:14
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024