Հայաստանի ատենախոսությունների բաց մատչելիության պահոց = Open Access Repository of the Armenian Electronic Theses and Dissertations (Armenian ETD-OA) = Репозиторий диссертаций Армении открытого доступа

Բաշխումների մի քանի ընտանիքներով բնութագրվող մոդելների վերաբերյալ վարկածների երկփուլ հուսալի դետեկտման հետազոտում

Ֆարշին, Հորմոզի նեժադ (2013) Բաշխումների մի քանի ընտանիքներով բնութագրվող մոդելների վերաբերյալ վարկածների երկփուլ հուսալի դետեկտման հետազոտում. PhD thesis, ՀՀ ԳԱԱ Ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտ.

[img]
Preview
PDF (Abstract)
Available under License Creative Commons Attribution.

Download (553Kb) | Preview

    Abstract

    In some works results of probability theory and statistics were obtained with application of information theoretical methods. It is often necessary in statistical research to make decisions about the probability distribution (PD) and they can be made on the base of results of observations, called samples. The correspondence between samples and hypotheses can be designed based on some selected criterion. The test is considered as good if the probabilities of the errors in given conditions are as small as possible. Frequently the problem was solved for the case of a test sequences, where the probabilities of error decrease exponentially, when the number of observations tends to the infinity. We call the exponent of error probability, the reliability. All reliabilities corresponding to possible error probabilities could not increase simulta- neously, it is an accepted way to fix the values of some reliabilities and try to make the tests sequence get the greatest values of the remaining reliabilities. Such a test is called logarithmically asymptotically optimal (LAO). Although the majority of research in hypotheses testing has been restricted to two hypotheses, there are several situations, particularly in engineering applications and clinical trails, where it is natural to consider more than two hypotheses. We can explain some examples as follows Consider a fault detection problem in a system where there could be more than two possible kinds of fault and the goal is not only to detect the presence of a fault as quickly as possible but also to determine the type of fault. In the context of clinical trials, deciding which of several possible medical trea tments is the most effective as quickly as possible is a multiple hypotheses test task. Statistical pattern recognition is a source of multiple hypotheses problem. The parallel distributed detection systems by a source with more than two hypotheses are multiple hypotheses tests. The problem solved in dissertation is to find a method of testing which is earlier realized and needs less operations for fulfillment. It is very important in practice. So it is an actual problem. Ատենախոսությունում դիտարկվում է բազմակի վիճակագրական վարկածների երկփուլ տեստավորումը այն օբյեկտների վերաբերյալ, որոնց վարկածային հավանականությունների բաշխումները խմբավորված են երկու, կամ ավելի ընտանիքներում: Լուծված խնդիրները ընդհանրացումներ են դասական վարկածների ստուգման և տարաբաշխված դետեկտման խնդիրների և շարունակություն են համեմատաբար վերջին տարիների վիճակագրական ԼԱՕ (լոգարիթմորեն ասիմպտոտորեն օպտիմալ) տեստերի ուսումնասիրության: Նպատակն է այնպիսի տեստերի կառուցումը, որոնք ապահովում են սխալի հավանականության ցուցչային նվազումը օպտիմալ ցուցիչներով, որոնք կոչվում են հուսալիություններ: Պետք է նշվի, թե որ պայմանների դեպքում արդյունավետ որոշումներ գոյություն ունեն կարճագույն գործընթացների միջոցով: Ատենախոսությունում ուսումնասիրվում են մոդելներ, որոնք բնութագրվում են

    Item Type: Thesis (PhD)
    Additional Information: Исследование двухэтапного надежного детектирования гипотез относительно моделей, характеризуемых несколькими семействами распределений. Բաշխումների մի քանի ընտանիքներով բնութագրվող մոդելների վերաբերյալ վարկածների երկփուլ հուսալի դետեկտման հետազոտում:
    Uncontrolled Keywords: Фаршин Хормози Нежад, Ֆարշին Հորմոզի նեժադ
    Subjects: Informatics and Computer Systems
    Divisions: UNSPECIFIED
    Depositing User: NLA Circ. Dpt.
    Date Deposited: 29 Sep 2016 16:38
    Last Modified: 04 Oct 2016 10:35
    URI: http://etd.asj-oa.am/id/eprint/3522

    Actions (login required)

    View Item