Вопросы по курсу «Компьютерные технологии анализа данных и исследования статистических закономерностей», 3 семестр

(Ссылки на соответствующий материал см. на сайте и в материалах за предшествующие семестры)

 

1.      Методика компьютерного анализа статистических закономерностей.

2.      Методы оценивания параметров распределения.

3.      Оценки параметров распределения по группированным данным.

4.      Решение задачи асимптотически оптимального группирования.

5.      Оценивание параметров распределения по цензурированным выборкам.

6.      Цензурированные выборки и оптимальное группирование.

7.      Оптимальные L-оценки по выборочным квантилям.

8.      Группирование наблюдений как способ получения робастных оценок.

9.      Функции влияния и робастность оценок.

10.  Методы отбраковки аномальных наблюдений.

 

1.      Критерии согласия типа хи-квадрат при проверке простых и сложных гипотез.

2.      Критерии типа хи-квадрат Никулина (Никулина-Джапаридзе и Никулина-Рао-Робсона).

3.      Влияние способов группирования и метода оценивания на распределения статистик критериев типа хи-квадрат.

4.      Критерии проверки отклонения распределения от нормального закона.

5.      Критерии однородности средних.

6.      Критерии однородности дисперсий.

7.      Критерии проверки гипотез независимости и отсутствия тренда.

8.      Критерии проверки гипотез о коэффициентах корреляции.

9.      Критерии проверки гипотез о показательности.

10.  Контрольные карты Шухарта.

 

1.      Критерии однородности распределений для полных и цензурированных выборок.

2.      Непараметрические критерии согласия при проверке простых гипотез для полных и цензурированных выборок.

3.      Применение непараметрических критериев при проверке сложных гипотез о согласии в случае полных и цензурированных выборок.

4.      Свойства оценок Каплана-Мейера.

5.      Порядок проверки гипотез о согласии.

6.      Модель пропорциональных интенсивностей Кокса.

7.      Модель ускоренных испытаний.

8.      Критерии проверки гипотез о параметрах регрессионных моделей.

9.      Проверка гипотез о согласии с регрессионными моделями надежности и выживаемости на основе выборок остатков.

10.  Идентификация параметрической модели.