Киев: Вища школа, 1988. - 320 с. Рассмотрены основные утверждения
многомерного статистического анализа, которые применены в теории
оценивания параметров и состояний линейных систем, теории
планирования экспериментов, и распознавании образов. Впервые в
отечественной и зарубежной литературе изложены основные результаты
разработанного автором G-анализа, которые дают возможность
значительно уменьшить число наблюдений над случайными векторами при
решении практических задач. Для студентов вузов, обучающихся по
специальностям "Математика" и "Прикладная математика".
Содержание:
Введение.
Эмпирические математическое ожидание и ковариационная матрица.
Теория оценивания решений линейных систем уравнений.
Асимптотический многомерный статистический анализ.
Предельные теоремы для экстремумов эмпирических функций.
Основные уравнения G-анализа.
Основные оценки G-анализа.
Эмпирические фильтры.
Применение G-анализа в классификации наблюдений.
Применение G-анализа в оптимальном стохастическом планировании экспериментов.
G-оценки функций от неизвестных параметров.
Список литературы.
Предметный указатель.
Содержание:
Введение.
Эмпирические математическое ожидание и ковариационная матрица.
Теория оценивания решений линейных систем уравнений.
Асимптотический многомерный статистический анализ.
Предельные теоремы для экстремумов эмпирических функций.
Основные уравнения G-анализа.
Основные оценки G-анализа.
Эмпирические фильтры.
Применение G-анализа в классификации наблюдений.
Применение G-анализа в оптимальном стохастическом планировании экспериментов.
G-оценки функций от неизвестных параметров.
Список литературы.
Предметный указатель.