Дослідження автокорельованих вибірок випадкових величин
Ключові слова:
автокореляція, аналіз даних, математична статистика, прогнозуванняАнотація
Математична статистика — це галузь математики, яка займається збиранням, аналізом, інтерпретацією та поданням даних. Вона надає теоретичні основи та методи для проведення статистичних досліджень, які використовуються в різних галузях науки і техніки. Роль математичної статистики в сучасному світі є величезною. Вона дозволяє дослідникам робити висновки з даних, будувати прогностичні моделі та приймати обґрунтовані рішення в умовах невизначеності. У медицині статистика допомагає розробляти нові ліки та оцінювати їх ефективність; в економіці — аналізувати фінансові ринки та прогнозувати економічні показники; в соціології — вивчати соціальні явища та тенденції. Майже в усіх сферах людської діяльності математична статистика відіграє ключову роль у перетворенні сирих даних на корисну інформацію, що сприяє прогресу та інноваціям.Це дослідження вивчає автокорельовані вибірки випадкових величин і їхній вплив на статистичні методи аналізу даних. Автокореляція виникає, коли значення випадкової величини у вибірці не є незалежними, як це часто спостерігається в часових рядах і просторових даних. Це явище може значно впливати на результати статистичного аналізу, призводячи до зміщених оцінок і збільшення частоти хибних висновків. Метою цього дослідження є привернення уваги до проблеми автокореляції в математичній статистиці та подальший розвиток методу виявлення та корекції автокореляції у вибірках випадкових величин. Аналіз показує, що використання спеціалізованих методів може значно покращити точність прогнозів і надійність статистичних висновків, оскільки ігнорування автокореляції при проведенні досліджень є хибним рішенням. Підсумовуючи, результати цього дослідження підкреслюють важливість врахування автокореляції в аналізі даних і надають практичні рекомендації для статистиків і фахівців з аналізу даних.
Завантажити
Посилання
Parthasarathy, H. (2022). Advanced Probability and Statistics: Remarks and Problems. CRC Press.
Kobzar, A.I. (2006) Applied Mathematical Statistics. For Engineers and Scientists. Fizmatlit.
Malaichuk, V., Klymenko, S., & Astakhov, D. (2023). Сomputer 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.
Malaichuk, V., Klymenko, S., & Astakhov, D. (2022, May). Study of informativity of the inversion criterion in testing the hypothesis about accidentality in problems control and cyber security. In International scientific and technical conference Information technologies in metallurgy and machine building (pp. 40-41).
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Олексій Федоренко (Автор)

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Всі статті, опубліковані в журналі Challenges and Issues of Modern Science, ліцензовані за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY). Це означає, що ви можете:
- Поширювати, копіювати та передавати статтю
- Адаптувати, реміксувати та створювати похідні роботи на основі статті
за умови, що ви надаєте належне посилання на оригінальну роботу, вказуєте ім'я авторів, назву статті, журнал та наявність ліцензії CC BY. Будь-яке використання матеріалів не повинно припускати схвалення авторами або журналом використаного матеріалу.