Англо-русский словарь терминов
A
Accumulated distribution (function) – интегральная функция распределения.
Approximate value – приближенное значение.
Approximation – аппроксимация.
Average-risk function – функция среднего риска.
B
Bandwidth – диапазон (частот), интервал.
Bandwidth parmeter – параметр размытости.
Binomial identity – биномиальное тождество.
C
Cauchy distribution function – функция распределения Коши.
Coefficient – коэффициент.
Conditional density – условная плотность распределения.
Confidence range – доверительный интервал.
Consistent estimate – состоятельная оценка.
Constant – константа.
Continuous random value – непрерывная случайная величина.
Convergence in a mean square sence – cходимость в среднеквадратическом.
D
Density – плотность.
Differential equation – дифференциальное уравнение.
Dimension – размерность.
Dirac’s function – функция Дирака.
Discrete random value – дискретная случайная величина.
Dispersion – дисперсия.
E
Empirical data – эмпирические (опытные) данные.
Empirical measure – эмпирический показатель.
Equality – равенство.
Equation of dividing surface – уравнение разделяющей поверхности.
Estimate – оценка.
Estimated regression – оценка регрессии.
Expectation function – математическое отклонение.
Exponential law – экспоненциальный закон распределения.
G
Guassian (normal probability) law – закон распределения Гаусса (нормальный закон).
H
Histogram – гистограмма.
I
Inequality – неравенство.
K
Kernel density estimate – ядерная оценка плотности.
Kernel function – ядерная функция.
L
Learning sample – обучающая выборка.
Least squares fitting method (SFM) – метод наименьших квадратов.
Likelihood function – функция правдоподобия.
Linear inequality – линейное неравенство.
Lower bound – нижняя граница.
M
Maximum likelihood estimation – оценка по методу максимального правдоподобия.
Maximum posterior probability – максимум апостериорной вероятности.
Mean – среднее.
Mean-square deviation – среднеквадратическое отклонение.
Measurable function – измеримая функция.
Minimax risk – минимаксный риск.
Mode – мода.
Multidimensional random value – многомерная случайная величина.
Multivariate density – многомерная плотность распределения.
Multivariate density estimate – оценка многомерной плотности распределения.
N
Nonparametric algorithm – непараметрический алгоритм.
Nonparametric density estimate – непараметрическая оценка плотности.
Nonparametric estimate – непараметрическая оценка.
Nonparametric regression – непараметрическая регрессия.
Normal law (of errors) – нормальный закон распределения (ошибок).
P
Pareto set – множество Парето.
Pattern recognition – распознавание образов.
Poisson distribution law – закон распределения Пуассона.
Probability density – плотность вероятности.
Probability density function – функция плотности вероятности.
Probability distribution function – функция распределения вероятности.
Priory probability – априорная вероятность.
R
Random value – случайная величина.
Regression – регрессия.
Renewal function – функция восстановления.
Renewal stochastic dependence – восстановление стохастической зависимости.
Residual sum of squares (RSS) – сумма квадратов остатков.
Rosenblatt–Parzen density estimate – оценка плотности вероятности типа Розенблатта–Парзена.
S
Sample – выборка.
Smoothing parameter – коэффициент сглаживания (параметр размытости).
Statistical model – статистическая модель.
Subset – подмножество.
T
Taylor’s series – ряд Тейлора.
Taylor’s series expansion – разложение в ряд Тейлора.
Test sample – контрольная выборка.
U
Unbiased estimate – несмещенная оценка.
Uniform law – равномерный закон распределения.
Unimodal density – одномодальная плотность.
V
Value – значение.
Variance – дисперсия.
Приложение
- Е. Д. Агафонов, о. В. Шестернёва Математическое моделирование линейных динамических систем
- © Сибирский федеральный университет, 2011
- Оглавление
- Предисловие
- Глава 1 Параметрические регрессионные модели
- 1.1. Линейная регрессия
- 1.2. Метод наименьших квадратов. Критерий метода наименьших квадратов
- 1.3. Идентификация линейных по параметрам моделей с использованием метода наименьших квадратов
- 1.4. Линейный метод наименьших квадратов с использованием ортогональных полиномов
- 1.5. Рекуррентный метод наименьших квадратов
- 1.6. Линейная аппроксимация метода наименьших квадратов
- 1.7. Методы максимального правдоподобия и максимума апостериорной вероятности
- 1.8. Метод инструментальных переменных
- 1.9. Реализация метода наименьших квадратов в пакете matlab
- 1.10. Метод стохастической аппроксимации
- Контрольные задания
- Глава 2 Непараметрические регрессионные модели
- 2.1. Непараметрическая оценка плотности распределения вероятностей Розенблатта–Парзена
- 2.2. Непараметрическая оценка регрессии Надарая–Ватсона
- Контрольные задания
- Глава 3 модели линейных динамических систем
- 3.1. Способы описания линейных динамических систем
- 3.2. Модель динамической системы в виде представления Фурье (модель сигнала)
- 3.3. Частотный метод описания линейных динамических систем
- 3.4. Определение передаточной функции линейных динамических систем на основе спектральных плотностей
- Контрольные задания
- Глава 4 непараметрические модели линейных динамических систем
- 4.1. Постановка задачи идентификации линейных динамических систем
- 4.2. Математическое описание и построение непараметрической модели линейных динамических систем
- 4.3. Оптимизация непараметрических моделей линейных динамических систем
- 4.4. Непараметрические модели линейных динамических систем на основе уравнения Винера–Хопфа
- Контрольные задания
- Заключение
- Библиографический список
- Англо-русский словарь терминов
- Сходимость статистических оценок
- 660041, Г. Красноярск, пр. Свободный, 79.
- 660041, Г. Красноярск, пр. Свободный, 82а.