Constructionof robust estimates of meano values and variations of two-dimensional data on thebasis of the spectral matrix norm.pdf Теория робастных оценок составляет одно из наиболее важных и актуальныхнаправлений в методах обработки данных [1−3]. Необходимость построения ро-бастных оценок связана с целым рядом причин: ограниченным объемом выборки,пропуском данных, ошибками в записи данных и др. Один из подходов к по-строению робастных оценок основан на решении задач оптимизации. Пусть дан-ные измерений представлены числовыми значениями x1 , x2 , …, xn . Классиче-ская оценка среднего значения1ni iic xw== ƒ ,где wi - весовые коэффициенты,11niiw=ƒ = , wi ≥ 0 .Эта оценка является решением задачи оптимизации21argmin ( )ns i i ic s x w== ƒ − .Робастную оценку можно получить, решая задачу оптимизации1argmin | |nps i i ic s x w== ƒ − .где 1≤ p

Скачать электронную версию публикации