Standard

Робастные планы для дискриминации тригонометрических регрессионных моделей. / Мелас, Вячеслав Борисович; Шпилев, Петр Валерьевич; Николаева, Ольга Юрьевна.

в: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ, Том 6, № 1, 2019, стр. 98-109.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья

Harvard

Мелас, ВБ, Шпилев, ПВ & Николаева, ОЮ 2019, 'Робастные планы для дискриминации тригонометрических регрессионных моделей.', ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ, Том. 6, № 1, стр. 98-109. <http://elibrary.ru/item.asp?id=37220314>

APA

Мелас, В. Б., Шпилев, П. В., & Николаева, О. Ю. (2019). Робастные планы для дискриминации тригонометрических регрессионных моделей. ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ, 6(1), 98-109. http://elibrary.ru/item.asp?id=37220314

Vancouver

Мелас ВБ, Шпилев ПВ, Николаева ОЮ. Робастные планы для дискриминации тригонометрических регрессионных моделей. ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ. 2019;6(1):98-109.

Author

Мелас, Вячеслав Борисович ; Шпилев, Петр Валерьевич ; Николаева, Ольга Юрьевна. / Робастные планы для дискриминации тригонометрических регрессионных моделей. в: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ. 2019 ; Том 6, № 1. стр. 98-109.

BibTeX

@article{43e6d8d7acfa4abcb656651a0aef63ba,
title = "Робастные планы для дискриминации тригонометрических регрессионных моделей.",
abstract = "Данная работа посвящена задаче построения робастных Т-оптимальных планов для дискриминации двух тригонометрических регрессионных моделей, отличающихся не более, чем тремя старшими членами. Для решения этой задачи в работе используется байесовский и стандартизированный максиминный подходы. В ряде специальных случаев робастные Т-оптимальные дискриминационные планы найдены в явном виде. В общем случае, в силу высокой сложности оптимизационной задачи, соответствующий план нелегко найти в явном виде, но он может быть найден численно. Результаты проиллюстрированы примерами.",
keywords = "Bayesian designs, discriminating problems, robust Т-optimal designs, Standardized maximin designs, trigonometric regression models, байесовские планы, задачи дискриминации, робастные Т-оптимальные планы, стандартизированные максиминные планы, тригонометрические модели, Bayesian designs, discriminating problems, robust Т-optimal designs, Standardized maximin designs, trigonometric regression models, байесовские планы, задачи дискриминации, робастные Т-оптимальные планы, стандартизированные максиминные планы, тригонометрические модели",
author = "Мелас, {Вячеслав Борисович} and Шпилев, {Петр Валерьевич} and Николаева, {Ольга Юрьевна}",
year = "2019",
language = "русский",
volume = "6",
pages = "98--109",
journal = "ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ",
issn = "1025-3106",
publisher = "Издательство Санкт-Петербургского университета",
number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Робастные планы для дискриминации тригонометрических регрессионных моделей.

AU - Мелас, Вячеслав Борисович

AU - Шпилев, Петр Валерьевич

AU - Николаева, Ольга Юрьевна

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - Данная работа посвящена задаче построения робастных Т-оптимальных планов для дискриминации двух тригонометрических регрессионных моделей, отличающихся не более, чем тремя старшими членами. Для решения этой задачи в работе используется байесовский и стандартизированный максиминный подходы. В ряде специальных случаев робастные Т-оптимальные дискриминационные планы найдены в явном виде. В общем случае, в силу высокой сложности оптимизационной задачи, соответствующий план нелегко найти в явном виде, но он может быть найден численно. Результаты проиллюстрированы примерами.

AB - Данная работа посвящена задаче построения робастных Т-оптимальных планов для дискриминации двух тригонометрических регрессионных моделей, отличающихся не более, чем тремя старшими членами. Для решения этой задачи в работе используется байесовский и стандартизированный максиминный подходы. В ряде специальных случаев робастные Т-оптимальные дискриминационные планы найдены в явном виде. В общем случае, в силу высокой сложности оптимизационной задачи, соответствующий план нелегко найти в явном виде, но он может быть найден численно. Результаты проиллюстрированы примерами.

KW - Bayesian designs

KW - discriminating problems

KW - robust Т-optimal designs

KW - Standardized maximin designs

KW - trigonometric regression models

KW - байесовские планы

KW - задачи дискриминации

KW - робастные Т-оптимальные планы

KW - стандартизированные максиминные планы

KW - тригонометрические модели

KW - Bayesian designs

KW - discriminating problems

KW - robust Т-optimal designs

KW - Standardized maximin designs

KW - trigonometric regression models

KW - байесовские планы

KW - задачи дискриминации

KW - робастные Т-оптимальные планы

KW - стандартизированные максиминные планы

KW - тригонометрические модели

M3 - статья

VL - 6

SP - 98

EP - 109

JO - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ

JF - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ

SN - 1025-3106

IS - 1

ER -

ID: 78595435