

МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ В ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ
Аннотация
Ключевые слова
Список литературы
1. Горский В. Г., Орлов А . И. Математические методы исследования: итоги и перспективы / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2002. Т. 68. № 1. С. 108 - 112.
2. Орлов А. И. Новая парадигма прикладной статистики / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2012. Т. 78. № 1. С. 87 - 93.
3. Орлов А. И. О новой парадигме математических методов исследования / Научный журнал КубГАУ. 2016. № 122. С. 807 -832.
4. Орлов А. И., Луценко Е. В. Системная нечеткая интервальная математика. — Краснодар: КубГАУ, 2014. — 600 с.
5. Орлов А. И. Развитие математических методов исследования (2006 - 2015 гг.) / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 1. Ч. 1. С. 78 - 86.
6. Колмогоров А. Н. Теория информации и теория алгоритмов. — М.: Наука, 1987. — 304 с.
7. Григорьев Ю. Д. Метод Монте-Карло: вопросы точности асимптотических решений и качества генераторов псевдослучайных чисел / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2016. Т. 82. № 7. С. 72 - 84.
8. Орлов А. И. Предельные теоремы и метод Монте-Карло / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2016. Т. 82. № 7. С. 67 - 72.
9. Кутузов О. И., Татарникова Т. М. Из практики применения метода Монте-Карло / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 3. С. 65 - 70.
10. Аронов И. 3., Максимова О. В. Анализ времени достижения консенсуса в работе технических комитетов по стандартизации по результатам статистического моделирования / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 3. С. 71 - 77.
11. Орлов А. И. Консенсус и истина (комментарий к опубликованной выше статье И. 3. Аронова и О. В. Максимовой) / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 3. С. 78 - 79.
12. Орлов А. И. Значение информационно-коммуникационных технологий для математических методов исследования / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 7. С. 5 - 6.
13. Жуков М. С. Об алгоритмах расчета медианы Кемени / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 7. С. 72 - 78.
14. Гадолина И. В., Лисаченко Н. Г. Разработка метода построения доверительных интервалов для процентилей случайной выборки прочности композитов с применением бутстреп-моделирования / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 11. С. 73 - 77.
15. Орлов А. И. О проверке однородности двух независимых выборок / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003. Т. 69. № 1. С. 55 - 60.
16. Большее Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. Изд. 3-е. — М.: Наука, 1983. — 416 с.
17. Орлов А. И. Какие гипотезы можно проверять с помощью двухвыборочного критерия Вилкоксона? / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1999. Т. 65. № 1. С. 51 - 55.
18. Орлов А. И. Состоятельные критерии проверки абсолютной однородности независимых выборок / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2012. Т. 78. № 11. С. 66 - 70.
19. Lehmann Е. L. Consistency and unbiasedness of certain nonparametric tests / Ann. Math. Statist. 1951. Vol. 22. N 2. P. 165 - 179.
20. Rosenblatt M. Limit theorems associated with variants of the von Mises statistic / Ann. Math. Statist. 1952. Vol. 23. N 4. P. 617 -623.
21. Орлов А . И. Организационно-экономическое моделирование: учебник. В 3-х ч. Ч. 3. Статистические методы анализа данных. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2012. — 624 с.
22. Гаек Я., Шидак 3. Теория ранговых критериев. — М.: Наука, 1971. — 374 с.
23. Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 520 с.
24. Парджанадзе А. М., Хмаладзе Э. В. Об асимптотической теории статистик от последовательных рангов / Теория вероятностей и её применения. 1986. Т. XXXI. Вып. 4. С. 758 - 772.
25. Орлов А. И. Реальные и номинальные уровни значимости при проверке статистических гипотез / Научный журнал КубГАУ. 2015. № 114. С. 42 - 54.
26. Форсайт Дж., Малкольм М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. — М.: Мир, 1980. — 144 с.
27. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. — М.: Мир, 1978. — 418 с.
28. Орлов А . И. Первый Всемирный конгресс Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1987. Т. 53. № 3. С. 90 - 91.
29. Ермаков С. М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. — М.: Наука, 1971. — 328 с.
30. Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Статистическое моделирование. — М.: Наука, 1982. — 296 с.
31. Журбенко И. Г., Кожевникова И. А., Клнндухова О. В. Определение критической длины последовательности псевдослучайных чисел / Вероятностно-статистические методы исследования. — М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, 1983. С. 18-39.
32. Журбенко И. Г., Кожевникова И. А., Смирнова О. С. О построении и исследовании псевдослучайных последовательностей различными методами / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1985. Т. 51. № 5. С. 47 - 51.
33. Журбенко И. Г. Анализ стационарных и однородных случайных систем. — М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, 1987. — 240 с.
34. Рыданова Г. В. Методика изучения временных зависимостей в последовательностях псевдослучайных чисел / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1986. Т. 52. № 1. С. 56-58.
35. Орлов А . И. Вероятностно-статистическое моделирование помех, создаваемых электровозами / Научный журнал КубГАУ. 2015. № 106. С. 225 - 238.
36. Орлов А . И. Теория люсианов / Научный журнал КубГАУ. 2014. № 101. С. 275 - 304.
37. Орлов А. И. О реальных возможностях бутстрепа как статистического метода / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1987. Т. 53. № 10. С. 82 - 85.
38. Айвазян С. А., Енюков И. С , Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 472 с.
39. Хастингс Н., Пнкок Дж. Справочник по статистическим распределениям. — М.: Статистика, 1980. — 95 с.
40. Фомин В. Н. Нормирование показателей надежности. — М.: Изд-во стандартов, 1986. — 140 с.
41. Кокс Д., Хинкл и Д. Теоретическая статистика. — М.: Мир, 1978. — 560 с.
42. Орлов А. И. Устойчивые математические методы и модели / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2010.
43. Т. 76. № 3. С. 59 - 67.
Для цитирования:
Орлов А.И. МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ В ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2019;85(5):67-79. https://doi.org/10.26896/1028-6861-2019-85-5-67-79
For citation:
Orlov A.I. STATISTICAL SIMULATIONS METHOD IN APPLIED STATISTICS. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 2019;85(5):67-79. (In Russ.) https://doi.org/10.26896/1028-6861-2019-85-5-67-79