Асимптотически нормальный критерий качества типа Неймана-Пирсона для проверки сложных статистических гипотез
В работе предложено построение нового моментного критерия качества проверки сложных статистических гипотез на основе использования стохастических полиномов в качестве решающих функций и моментно-кумулянтного описания случайных величин. Предложенный подход позволяет эффективно синтезировать нелинейны...
Saved in:
| Published in: | Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки |
|---|---|
| Date: | 2009 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2009
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18756 |
| 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: | Асимптотически нормальный критерий качества типа Неймана-Пирсона для проверки сложных статистических гипотез / В.В. Палагин // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2009. — Вип. 2. — С. 137-142. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | В работе предложено построение нового моментного критерия качества проверки сложных статистических гипотез на основе использования стохастических полиномов в качестве решающих функций и моментно-кумулянтного описания случайных величин. Предложенный подход позволяет эффективно синтезировать нелинейные решающие правила с меньшими вероятностями ошибок при обработке негауссовских случайных величин по сравнению с известными результатами.
The new moment criterion of quality for test of composite statistical hypotheses on the basis of the use of stochastic polynomials as decision functions and moment-cumulant description of casual sizes is developed. The offered approach allows effectively synthesising nonlinear decision rules with less probability of errors for Non-Gaussian random variable as compared to the known results.
|
|---|---|
| ISSN: | XXXX-0060 |