УДК 378
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2023.04.02.002

Авторы

Ирина Владимировна Сухорукова,
Наталья Александровна Чистякова,
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, г. Москва, Россия

Аннотация

Развитие цифровой экономики, создание интеллектуальных и нейронных систем выдвигают проблему поиска адекватного математического инструментария и совершенствования технологического наполнения вероятностно-статистических методов, служащих базой для их разработки.
Целью исследования является совершенствование методов и создание новых универсальных алгоритмов построения статистических оценок совместно с их свойствами для специальных классов распределений.
Унификация методик значительно оптимизирует затраты и экономит время для получения свойств оценок. Основное внимание уделено изложению универсальных алгоритмов статистического оценивания параметров некоторых классов распределений и свойствам этих оценок, а также алгоритмам построения доверительных интервалов и параметрических критериев проверки гипотез.
Для оценки разброса прогноза обычно используется нормальное распределение. Но оно свойственно далеко не всем показателям. Поэтому весьма актуален анализ распределений других типов.
Научная ценность статьи состоит в создании универсальных алгоритмов построения статистических оценок совместно с их свойствами для специальных классов распределений. Разработанный инструментарий позволяет соединить необходимые профессиональные компетенции слушателей курса с основными теоретическими знаниями из базового курса теории вероятностей и математической статистики с эффективными алгоритмами статистического оценивания для практического применения в определенной экономической области.
Приобретаемые знания позволяют выполнять различные профессиональные задачи, основываясь на вероятностных и статистических оценках в различных постановках исходных задач, грамотно объяснять полученные результаты и выводы; работать с экспериментальными представлениями с помощью новейших цифровых и компьютерных технологий.
Применение разработанной концепции ведет к практической реализации задач поиска оптимального решения для различных постановок задач, связанных с проблемами создания нейронных и интеллектуальных систем, имеющих активные элементы и обладающих значительной начальной неопределенностью.

Ключевые слова

распределение с носителем, зависящим от параметра, функция распределения, оценка параметра, несмещенность, доверительный интервал, параметрический критерий.