Часть 1. Фундамент прикладной статистики

1.4. Теоретическая база прикладной статистики

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

1. Законы больших чисел и различные варианты Центральной предельной теоремы – основные результаты классической теории вероятностей.

2. Место теорем о наследовании сходимости и метода линеаризации в асимптотической прикладной статистике.

3. Принцип инвариантности для классических непараметрических статистик.

4. Обсудите суждение: «Мы мыслим нечетко» (см. [15]). Почему нечеткость мышления помогает взаимопониманию?

5. Взаимосвязь теории нечеткости и теории вероятностей.

6. Методы оценивания функции принадлежности.

7. Теория нечеткости и интервальная математика.

8. Описание данных для выборок, элементы которых – нечеткие множества.

9. Регрессионный анализ нечетких переменных (согласно [9]).

10. Кластерный анализ нечетких данных.

11. Непараметрические оценки плотности распределения вероятностей в пространстве нечетких множеств (согласно подходу главы 2.1).

12. Проблема устойчивости в математическом моделировании.