Розробка програмного забезпечення для прикладного статистичного аналізу випадкових величин

Олексій Клименко

Автор(и)

Олексій Клименко Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара
https://orcid.org/0009-0009-5164-1688

Ключові слова:

математична статистика, генератор випадкових змінних, криптографія, програмне забезпечення

Анотація

Класична прикладна математична статистика — це галузь математичної науки, яка займається розробкою та застосуванням математичних методів і моделей для збору, аналізу, інтерпретації та представлення емпіричних даних. Вона включає широкий спектр методів, які використовуються для вивчення закономірностей у даних, оцінки параметрів розподілу, перевірки гіпотез та прогнозування. Класична прикладна математична статистика використовується в різних галузях, таких як: економіка; медицина; соціальні науки; інженерія. Таким чином, ця галузь надає важливі інструменти та методики для прийняття рішень на основі даних, що є критично важливим у багатьох сферах сучасного суспільства. Під час проведення прикладних досліджень часто виникає потреба в аналізі групи процесів або об'єктів, що мають певні якісні або кількісні характеристики. Тоді постає питання щодо вибору генератора псевдовипадкових змінних. Під час вибору генератора слід враховувати такі критерії: якість випадковості; швидкість дії; легкість реалізації; безпека; можливість налаштування; відповідність застосуванню. Генератор повинен бути достатньо швидким для конкретних застосувань, особливо якщо потрібно генерувати великі обсяги випадкових чисел, але при цьому повинен бути легко реалізованим у потрібному програмному середовищі. Наприклад, для криптографічних застосувань генератор має бути стійким до атак, тобто відповідати вимогам криптографічної безпеки. Генератор повинен дозволяти налаштування параметрів для відповідності конкретним вимогам завдання. Вибір генератора повинен відповідати конкретним потребам проекту, будь то моделювання, криптографія, наукові обчислення чи інші завдання. Тому розробка програмного забезпечення з можливістю вибору генератора випадкових змінних є актуальною. Розроблене програмне забезпечення включає сучасні програмні генератори, які дозволяють використовувати їх для прикладних завдань автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій, робототехніки, неруйнівного контролю та кібербезпеки й інформаційного захисту.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

Parthasarathy, H. (2022). Advanced Probability and Statistics: Remarks and Problems. CRC Press.

Malaichuk, V., Klymenko, S., & Astakhov, D. (2023). Сom-puter processing of measurements in problems of observation of the condition of technical objects. Journal of Rocket-Space Technology, 30(4), 99-106. https://doi.org/10.15421/452213

Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2020). Applied statistics and probability for engineers. John wiley & sons.

Kobzar, A.I. (2006) Applied Mathematical Statistics. For Engi-neers and Scientists. Fizmatlit, 816 p.

Rohrbeck, C. (2023). Christian Rohrbeck’s contribution to the discussion of ‘The First Discussion Meeting on Statistical aspects of climate change’. Journal of the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics, 72(4), 852-852.

Malaichuk, V., Klymenko, S., & Astakhov, D. (2022, May). Study of informativity of the inversion criterion in testing the hy-pothesis about accidentality in problems control and cyber security. In International scientific and technical conference Information tech-nologies in metallurgy and machine building (pp. 40-41).