СГЛАЖИВАНИЕ ГИСТОГРАММ ДИСКРЕТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

А. Н. ЛЫСЮК
С. С. ДЕРЕЧЕННИК

Аннотация

Рассмотрена задача формирования эмпирического распределения для соотношения двух дискретных величин с переменным знаменателем. Перечислены основные проблемы, возникающие при использовании классических методик. Показан фрактальный эффект, присутствующий на итоговой гистограмме, указаны причины его возникновения. Сформулирован теоретический алгоритм решения этой проблемы, предложена версия его реализации для вычислительной машины. Основная идея предлагаемого подхода заключается в генерировании методом Монте-Карло множества значений, по которым строится итоговая гистограмма, устраняющая все перечисленные недостатки классических методик. Важным фактором является то, что генерирование значений осуществляется в рамках некоторого диапазона, границы которого рассчитываются на первом шаге алгоритма. В результате экспериментального сравнения классической и предлагаемой методики показано преимущество последней. В качестве дополнения предложен способ оценивания параметров получаемых эмпирических распределений, основанный на статистике интервальных данных.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
ЛЫСЮК, А. Н., & ДЕРЕЧЕННИК, С. С. (2012). СГЛАЖИВАНИЕ ГИСТОГРАММ ДИСКРЕТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки, (12), 50-56. извлечено от https://journals.psu.by/fundamental/article/view/9823
Биография автора

С. С. ДЕРЕЧЕННИК, Брестский государственный технический университет

канд. техн. наук, доц.

Библиографические ссылки

Автоматизация расчета объема учебной работы кафедр / С.С. Дереченник [и др.] // Проблемы проектирования и производства радиоэлектронных средств: cб. материалов V междунар. науч.-техн. конф., Новополоцк, 29 – 30 мая 2008 г.: в 3-х т. – Новополоцк: ПГУ, 2008. – Т. III. – С. 287 – 289.

Управление качеством продукции. Инструменты и методы менеджмента качества / С.В. Пономарев [и др.]; под общ. ред. С.В. Пономарева – М.: РИА «Стандарты и качество», 2005. – 248 с.

Bowman, A.W. Applied Smoothing Techniques for Data Analysis / A.W. Bowman, A. Azzalini. – New York: Oxford University Press, 1997. – 193 p.

Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. – 9-е изд., стер. – М.: Высш. шк., 2003. – 479 с.

Ермаков, С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы / С.М. Ермаков. – 2-е изд. – М.: Наука, 1975. – 471 с.

Эфрон, Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа / Б. Эфрон. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 263 с.

Орлов, А.И. О реальных возможностях бутстреп как статистического метода / А.И. Орлов // Заводская лаборатория. – 1987. – Т. 53, № 10. – С. 82 – 85.

Орлов, А.И. Прикладная статистика: учебник / А.И. Орлов – М.: Изд-во «Экзамен», 2004. – 656 с.

Рекомендуемые статьи автора (авторов)