Последовательное статистическое принятие решений в задачах анализа потоков данных

Аннотация

В задачах анализа потоков данных актуальны проблемы статистического принятия решений о параметрах наблюдаемых потоков. Для их решения в работе предлагается использовать последовательные статистические решающие правила. Такие правила построены в статье для трех моделей потоков наблюдений: последовательности независимых однородных наблюдений; последовательности наблюдений, образующих временной ряд с трендом; последовательности зависимых наблюдений, образующих однородную цепь Маркова. Для каждого случая рассмотрена также ситуация, когда модель описывает наблюдаемые стохастические данные с искажениями. В качестве допустимых искажений используются «выбросы» («засорения»), которые адекватно описывают наиболее часто встречающиеся на практике ситуации. Предложены семейства последовательных решающих правил, в рамках которых строятся робастные решающие правила, позволяющие снизить влияние искажений на характеристики эффективности. Для иллюстрации преимуществ построенных решающих правил приводятся результаты компьютерных экспериментов.