Феномен статистической устойчивости и модели его описания

• Опубліковано в: : Математичні машини і системи
• Дата: 2016
• Автор: Горбань, И.И.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2016
• Теми: Нові проекти
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113756
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Феномен статистической устойчивости и модели его описания / И.И. Горбань // Математичні машини і системи. — 2016. — № 3. — С. 110-118. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Представлена новая монография, посвященная исследованию физического феномена статистической устойчивости и сравнению двух теорий, описывающих его: теории вероятностей и теории гиперслучайных явлений. Книга рассчитана на научных работников, инженеров и аспирантов, исследующих статистические закономерности реальных физических явлений, разрабатывающих и использующих статистические методы высокоточных измерений, прогнозирования и обработки сигналов на больших интервалах наблюдения, а также для студентов университетов физических, технических и математических специальностей. Представлено нову монографію, присвячену дослідженню фізичного феномена статистичної стійкості і порівнянню двох теорій, що описують його: теорії ймовірностей і теорії гіпервипадкових явищ. Книга розрахована на науковців, інженерів і аспірантів, які досліджують статистичні закономірності реальних фізичних явищ, розробляють і використовують статистичні методи високоточних вимірювань, прогнозування та обробки сигналів на великих інтервалах спостереження, а також для студентів університетів фізичних, технічних і математичних спеціальностей. It is presented a new monograph dedicated to study of the physical phenomenon of statistical stability as well as the comparing of two theories that describe it: the probability theory and the theory of hyper-random phenomena. The book is oriented on scientists, engineers, and post-graduate students researching in statistical laws of natural physical phenomena as well as developing and using statistical methods for high-precision measuring, prediction and signal processing on long observation intervals. The book may also be useful for university students majoring in physical, engineering, and mathematical fields.