Параметрик моделларда ноаниқлик шартида статистик баҳоларнинг эффективлиги ҳақида

Mazkur magistrlik dissertatsiyasi parametrik statistik modellardagi no'malum parametrlarni to'liq va senzurlangan tanlanmalar bo'yicha baholash masalalariga bag'ishlangan. Unda statistik baholarning modellarda noaniqlik shartlarida optimal baholash masalalari ko'rib o'tilgandir.

Asosiy mavzular

Statistikada noaniqlik va informasiya: Statistik modellarda noaniqlik mohiyati, Bayyesga oid yondashuv, Shennon, Kulbak-Leybler va Fisher informasiyalari haqida ma'lumot berilgan.
Parametrlarni baholashda standart Bayes usuli: Bayesga oid yondashuvning tarkibiy qismlari, ko'rsatkichli taqsimot parametrini baholash usullari ko'rib chiqilgan.
Parametrik statistik modellarda noaniqlik shartida baholar effektivligini aniqlovchi quyi chegaralar sinfi: Parametrlarni baholashdagi xatoliklar momentlari uchun umumlashtirilgan Bayes quyi chegaralari sinfi, ko'p o'lchovlik parametrlar uchun quyi chegaralar sinfi keltirilgan.