старший преподаватель,
Пермь
senior lector,
Perm
магистрант,
Пермь
graduate student,
Perm
В статье приводятся результаты тестирования работы алгоритма устойчивого оценивания, основанного на неравенстве Чебышева, на большом количестве выборок с одномодальным симметричным распределением, с несимметричным шумом. Отличие рассматриваемого способа оценивания, использующего веса наблюдений, от иных способов взвешивания наблюдений, заключается в том, что функция взвешивания строится по аналогии с неравенством Чебышева, которое не зависит от типа распределения. Это означает, что для используемого способа оценивания не требуется априорного знания типа распределения, метод является свободным от распределений. Основной полученный результат указывает на то, что в итеративном алгоритме для использования первого приближения параметра взвешивающей функции пригодны значения величин как обычного (неустойчивого) стандартного отклонения, так и величина означающая точность измерительного инструмента.
The article presents the results of testing the algorithm robust estimation based on the Chebyshev inequality, on a large number of samples with unimodal symmetric distribution with an asymmetric noise. Difference of the considered way of estimation, the using weight of supervision, from different ways of weighing of supervision, is that function of weighing is based by analogy with Chebyshev's inequality which doesn't depend on distribution type. It means that for the used way of estimation it isn't required aprioristic knowledge like distribution, the method is free from distributions. The main result indicates that the iterative algorithm using a first approximation to the parameter of the window function suitable values of both conventional (unstable) standard deviation, and value means the accuracy of the measuring tool. Keywords: robust estimation, the Chebyshev inequality, testing, weighing function
The authors declare that there are no conflicts of interest present.