title: Efficient parameter estimation of distribution mixture
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пусев Руслан Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pusev Ruslan Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Казанцев Антон Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kazancev Anton Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гориховский Вячеслав Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gorihovskij Vaceslav Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 076546
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Во многих прикладных задачах, связанных с математической статистикой, возникает необходимость оценки параметров смеси распределений случайной величины. Наиболее часто с решением данной проблемы сталкиваются при анализе смесей нормальных распределений. Однако бывают задачи, в которых необходимо разделять и оценивать смеси в более общем виде. Например, задержки пакетов в маршрутизаторе могут рассматриваться с помощью распределения Вейбулла, если исключить единичные выбросы, связанные с работой сетевого оборудования. Таким образом, определение компонент смеси распределений Вейбулла позволяет строить качественные модели задержек передачи пакетов в сетях. Среди существующих статей и библиотек присутствует большое количество узконаправленных алгоритмов для анализа распределений и их смесей. Однако, в ходе анализа предметной области, не удалось найти универсальных инструментов для нахождения параметров произвольных смесей распределений. Основная цель работы - разработка и реализация универсального метода для оценки параметров произвольных смесей непрерывных распределений.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In many practical tasks related to mathematical statistics, the need to estimate the parameters of a mixture of probability distributions of a random variable arises. Most commonly, this issue occurs when analyzing normal distribution mixtures. However, there are tasks in which it is necessary to separate and estimate mixtures in a more general form. For example, packet delays in a router can be considered using the Weibull distribution, excluding single outliers related to the operation of network equipment. Thus, determining the components of Weibull distribution mixtures allows for the construction of high-quality models for packet transmission delays in networks. Numerous narrowly focused algorithms and libraries for the analysis of distributions and their mixtures exist. However, during the analysis of the subject area, finding universal tools for finding the parameters of arbitrary distribution mixtures was to no avail. The main goal of this work is the development and implementation of a universal method for estimating the parameters of arbitrary continuous distribution mixtures.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Оценка параметров
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: смесь распределений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распределение Вейбулла
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EM-алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: максимальное правдоподобие
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python-библиотека
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Parameter estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: distribution mixture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Weibull distribution mixture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EM-algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: maximum likelihood estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python library
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Efficient parameter estimation of distribution mixture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Эффективное оценивание параметров смеси распределений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kazancev_diploma_final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46017/2/Kazancev_diploma_final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 777,23 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Kazancev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46017/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Kazancev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 202,93 kB
resources.filename: reviewSV_st076546_Kazancev_Anton_Alekseevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46017/4/reviewSV_st076546_Kazancev_Anton_Alekseevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,62 kB
resources.filename: reviewSV_st076546_Kazancev_Anton_Alekseevic_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46017/5/reviewSV_st076546_Kazancev_Anton_Alekseevic_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,94 kB