title: Robust regression models application for estimating parameters of an electron emission signal
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Дюк Вячеслав Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Duk Vaceslav Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сауткина Елена Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sautkina Elena Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Вараюнь Марина Ивановна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Varaun Marina Ivanovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:52:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:52:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 085951
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40938
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В регрессионном анализе не всегда уместно использование классических методов оценивания параметров, таких как метод наименьших квадратов (МНК). Дело в том, что данный метод неустойчив к аномальным наблюдениям, так называемым выбросам. Случаясь достаточно редко, выбросы могут существенно исказить результаты оценивания. Для решения этой проблемы появились робастные методы. Основной их целью является получение оценок, устойчивых к выбросам. При этом робастные методы показывают достаточно близкий к классическим методам результат на данных, не содержащих аномальных наблюдений. 
  
  Целью данной работы является параметрическая идентификация сигнала электронной эмиссии робастными методами. На основе теории Фаулера-Нордгейма рассмотрена модель сигнала полевой электронной эмиссии.  В ходе исследования проведен анализ и сравнение основных робастных оценок, таких как M-, MM-, LTS-, HBR-, Theil-Sen, и МНК-оценки. Численный эксперимент проведен в среде R, где эмиссионный сигнал моделируется как нормально распределённая случайная величина с заданными параметрами.  Для оценки коэффициентов линеаризованной регрессионной модели применяются различные методы. Дополнительно моделируются данные, содержащие выбросы, и выполняется сравнительный анализ оценок параметров регрессионной модели.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In regression analysis, it is not always appropriate to use classical methods for estimating parameters, such as the least squares method. This method is unstable to anomaly detections, so-called outliers. Occurring quite rarely, outliers can significantly distort the estimation results. Robust methods have emerged to solve this problem. Their main goal is to obtain estimates that are robust to outliers. At the same time, robust methods show results that are quite close to classical methods on data that do not contain anomaly detections.
  
  The purpose of this work is the parametric identification of the electron emission signal by robust methods. Based on the Fowler-Nordheim theory, a model of the field electron emission signal is considered. During the study, an analysis and comparison of the main robust estimators, such as M-, MM-, LTS-, HBR-, Theil-Sen, and OLS-estimators, were carried out. The numerical experiment was carried out in the R environment, where the emission signal is modeled as a normally distributed random variable with given parameters. Various methods are used to estimate the coefficients of a linearized regression model. Additionally, data containing outliers is modeled, and a comparative analysis of the regression model parameter estimates is performed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: полевая электронная эмиссия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессионная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: робастность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: робастные оценки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: field electron emission
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: robustness
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: robust estimators
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Robust regression models application for estimating parameters of an electron emission signal
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение робастных регрессионных моделей для оценивания параметров сигнала электронной эмиссии
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Sautkina_EN_ITOG.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40938/2/VKR_Sautkina_EN_ITOG.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 825,77 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_NR_na_VKR_Sautkinoj_EN.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40938/3/reviewSV_Otzyv_NR_na_VKR_Sautkinoj_EN.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,3 MB
resources.filename: reviewSV_Recenzia_na_VKR_Sautkinoj_EN.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40938/4/reviewSV_Recenzia_na_VKR_Sautkinoj_EN.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 283,38 kB
resources.filename: reviewSV_st085951_Sautkina_Elena_Nikolaevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40938/5/reviewSV_st085951_Sautkina_Elena_Nikolaevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,44 kB