|
 |
Ермаков
Сергей
Михайлович
д.ф.-м.н., профессор кафедры статистического моделирования СПбГУ
|
| Соруководитель секции: |
 |
|
Вычислительная стохастика и статистические модели
Большое количество реальных задач решается статистическими методами.
При этом большое значение имеет как разработка самих методов, так и построение эффективных алгоритмов и их реализаций.
Данная секция предполагает доклады, в которых в той или иной степени все эти компоненты (метод, алгоритм, реализация) присутствуют.
В качестве решаемых задач могут рассматриваться задачи применения метода Монте-Карло для решения алгебраических, дифференциальных,
интегральных уравнений, задачи анализа данных, в том числе, анализ временных рядов, и другие статистические методы.
|
| чт 30 апреля |
 |
утренняя секция |
| ауд. 4399 |
|
Олейник М.В., Алексеева Н.П.
Обращение сложных распределений с приложением в радиобиологии
Храмов А.П., Голяндина Н.Э.
Как обобщить результаты о точности оценки сигнала ранга один в присутствии выброса на общий случай: просто умножьте на ранг
Голяндина Н.Э., Хасас И.М.
Как определить, улучшает ли вспомогательный временной ряд точность прогноза?
Запорожченко М.А., Алексеева Н.П.
О снижении ограничений на сходимость эргодического метода компенсации пропусков
Филатова А.А., Ермаков М.С.
Исследование одного робастного алгоритма оценивания матрицы разброса многомерного распределения
Шпилев П.В., Мелас В.Б.
Построение $e_k$-оптимальных планов для тригонометрических моделей без свободных членова
Алексеева Н.П., Якубовская А.А., Улятовский В.А.
Многофакторное структурирование данных в прогнозировании смертности от ковида
Алексеева Н.П., Сагорен К.Д.
Комбинаторный анализ структурной зависимости троичных данных
Потешкин Е.П., Голяндина Н.Э.
Автоматическое разложением временного ряда на тренд, периодичности и шум, используя метод Monte Carlo SSA
Григорян Ю.К., Алексеева Н.П.
Функциональная зависимость параметров отрицательного биномиального распределения в анализе финансовых последовательностей
|
|
|
