М.: ФИЗМАТЛИТ, 1997. — 282 с.
+OCR, интерактивное оглавление.
В монографии изложен новый непараметрический подход к анализу
статистических данных, когда закон распределения наблюдений
неизвестен и выводы основываются не на самих данных, а на знаках
определенных функций от них. Рассмотрены важные для приложений
статистические модели регрессии и авторегрессии, для которых единым
знаковым методом решены основные статистические задачи. Свойства
знаковых правил изучены для конечных и растущих объемов выборок,
показана их высокая устойчивость к грубым ошибкам. Предложены
численные алгоритмы знакового анализа. Для специалистов,
аспирантов, студентов, изучающих и использующих методы
математической статистики.