http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_вероятностей

1. В чем заключается проблема оценивания? (Слайд 1)

2. В чем заключается метод наименьших квадратов? http://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares#Formulation_of_the_problem
3. Что такое ОМП? /home/wera/lessons/прогнозка/24.pdf стр.3
4. В чем проблема ОМП? (Слайд 2)

5. Что такое ОМК?
6. Каковы функция контраста, оценочная функция, условие состоятельности и асимптотическая дисперсия ОМК?

7. Что такое робастность?
8. В чем заключается Принстонский эксперимент?
9. Каковы его недостатки?

10. Что такое функциональная оптимизация? Привести пример меры неустойчивости.
11. Какова мера неустойчивости дисперсии оценки при вариациях плотности распределения? (Слайд 8)
12. Что такое ОМУ?

13. Квадрат эффективности и устоичивости.

14. Что такое Радикальность оценки?

15. Что такое помехи?
16. Какие бывают помехи? Какие встречаются чаще?

==================================================

17. Что такое матожидание? Дисперсия? http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_вероятностей
18. Что такое Ковариация?http://ru.wikipedia.org/wiki/Ковариация
19. Что такое матрица ковариаций? слайд 14
 
20. Что такое корреляция? В каких пределах она изменяется в данном случае? http://ru.wikipedia.org/wiki/Коэффициент_корреляции
21. Каково поведение вектора матожидания и матрицы ковариации при положительной и отрицательной корреляции?
22. Какова геометрическая форма поверхностей равных плотностей? Как называются их оси? (слайд 14)

23. Система уравнений оценок Мешалкина для многомерного норм. распр. (слайд 15)

24. Что такое кластер выборки?
25. Кластер-тест для проверки однородности выборки.
26. Его интерпретация (Слайд 16)

27. Что такое медиана в одномерном и многомерном случае? (Слайд 25)
28. Как центрируют вектор?
29. Что такое условное распределение в одномерном и многомерном случае?

30. Что такое регрессия?
31. Каковы ее характеристики?
32. Примеры неустойчивых регрессий. (слайд 26)

33. Квадратичная ошибка оценки параметров. 
34. Зависимость от размерности.

35. Примеры простейших регрессий.

36. Что такое ЛДФ и редуцированная дискриминация? (Слайд 31)

37. Какие есть методы дискриминации?
38. В чем их суть? (слайд 33)

39. Разновидности случайных функций. (34)

40. Типы случайных процессов.

41. Система уравнений, описывающая ССП

42. Ковариационная функция, спектральная плотность, энергетическая плотность ССП.

43. Аппроксимация СПСП.

44. Локальные свойства СПСП и ССП.

45. Прогноз гауссовского ССП.

46. Прогноз гауссовского СПСП.

47. АР. Почему с зависимыми приращениями.

48. Изотропное случайное поле.

49. УСП и ПЗ руды.

50. Проблема ураганных проб.

51. УСП и ПЗ газа.
52. По какому принципу выбирается шаг наблюдений?
53. Какими критериями следует руководствоваться при выборе количества слагаемых в разложении функции?

===================================================

54. Что такое свертка? http://ru.wikipedia.org/wiki/Свертка_(математический_анализ)
55. Что такое поле зависимых точек?

56. Описание распределения МТР.

57. Теорема о независимости межточечных расстояний.

58. Теорема о распределении состационарными расстояниями.

59. Прогнозная функция изотропных полей со стационарными расстояниями.

60. Модель анизотропного поля со стационарными разностями.

61. Метод скользящего нейрона.

62. Оценка плотности распределения.

63. Теорема об МТР в распознавании образов.

64. Проверка разделимости классов или сведение многомерной задачи к одномерной.

65. Критерий Колмогорова-смирнова выбора оптимального радиуса.

66. Отбор информативных признаков.

67. Оценка качества решения

68. Цепь разнородных импульсов.

69. Теорема о тривиальной цепи разнородных импульсов.