Пороговые функции для измерения интервала статистической устойчивости

Пороговая функция, обычно используемая для измерения интервала статистической устойчивости, не обеспечивает корректное разделение процессов на статистически устойчивые и статистически неустойчивые процессы. Предложен вариант оптимизации пороговой функции. Установлено, что использование на практике о...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Математичні машини і системи
Date:2016
Main Author: Горбань, И.И.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2016
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113759
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Пороговые функции для измерения интервала статистической устойчивости / И.И. Горбань // Математичні машини і системи. — 2016. — № 4. — С. 134-141. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Пороговая функция, обычно используемая для измерения интервала статистической устойчивости, не обеспечивает корректное разделение процессов на статистически устойчивые и статистически неустойчивые процессы. Предложен вариант оптимизации пороговой функции. Установлено, что использование на практике оптимизированной пороговой функции не всегда оправдано. Порогова функція, що зазвичай використовується для вимірювання інтервалу статистичної стійкості, не забезпечує коректний поділ процесів на статистично стійкі і статистично нестійкі процеси. Запропоновано варіант оптимізації порогової функції. Встановлено, що застосування на практиці оптимізованої порогової функції не завжди виправдано. The threshold function, usually used for the assessment of the interval of statistical stability does not divide processes correctly on statistically stable and unstable ones. The approach for optimization of the threshold function is proposed. It is found that using in practice of the optimized threshold function does not always justify.
ISSN:1028-9763