Математические методы обработки неопределенных данных

В первых главах монографии изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, включая понятия оценки, а также требования, предъявляемые к свойствам оценок с точки зрения их вычисления при обработке данных на компьютере. В 7-13 главах монографии изложены методы и алгоритмы восстановления регрессионных зависимостей, включая методы прогнозирования и решения задач планирования оптимальных экспериментов.Предполагается, что читатель предварительно освоил курс теории вероятностей и математической статистики на базе, например, книги В.С Пугачева "Теория вероятностей и математическая статистика".В монографии представлены некоторые новые методы робастного оценивания и учета априорной информации, включая алгоритмы их численной реализации.Основная цель монографии - ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми статистическими методами оценки и восстановления, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки неопределенных данных.Монография предназначена научным работникам, аспирантам, студентам старших курсов различных специальностей.