Часть
1. Фундамент прикладной статистики
1.4. Теоретическая база прикладной статистики
Темы докладов, рефератов, исследовательских
работ
1. Законы больших чисел и различные
варианты Центральной предельной теоремы – основные результаты классической
теории вероятностей.
2. Место теорем о наследовании сходимости и метода
линеаризации в асимптотической прикладной статистике.
3. Принцип инвариантности для
классических непараметрических статистик.
4. Обсудите суждение: «Мы мыслим
нечетко» (см. [15]). Почему нечеткость мышления помогает взаимопониманию?
5. Взаимосвязь теории нечеткости и
теории вероятностей.
6. Методы оценивания функции
принадлежности.
7. Теория нечеткости и интервальная
математика.
8. Описание данных для выборок,
элементы которых – нечеткие множества.
9. Регрессионный анализ нечетких
переменных (согласно [9]).
10. Кластерный анализ нечетких данных.
11. Непараметрические оценки
плотности распределения вероятностей в пространстве нечетких множеств (согласно
подходу главы 2.1).
12. Проблема устойчивости в
математическом моделировании.
