Пахтеев Артем Игоревич,

Балтийский федеральный университет

им. И.Канта. Институт физико-математических наук

и информационных технологий,

аспирант

Россия, г. Калининград

Е-mail: mir123i3@gmail.com

Pakhteev Artem Igorevich,

Baltic Federal UniversityI. Kant.

Institute of Physical and

Mathematical Sciences

and Information Technologies,

Graduate Student

Russia, Kaliningrad

E-mail: mir123i3@gmail.com


Алгоритм генерирования нормальных рекордных величин: асимптотические свойства

Algorithm for generating normal record values: asymptotic properties

DOI: 10.24411/2311-1763-2019-10191

Аннотация

В данной статье мы разрабатываем алгоритм генерирования нормальных рекордных величин. Алгоритм основан на методе выборки с отклонением. В работе показывается, что алгоритм эффективен и быстро работает даже при длительном генерировании.

 

Ключевые слова: 

 рекорды, нормальное распределение, метод выборки с отклонением,

метод обратного преобразования, метод генерации

 

Summary

In the present paper, we develop method of record generation. The corre-sponding algorithm is based on the rejection method. We show that algorithm is effective and speedy, even with prolonged generation.

 

Keywords: 

records, normal distribution, rejection method,

inverse-transform method, generation techniques

Список литературы и источников

  1. Невзоров В.Б. Рекорды. Математическая теория. М. ФАЗИС, 2000.
  2. Arnold B. C., Balakrishnan N., Nagaraja H. N. Records. John Wiley & Sons, New York, 1998.
  3. Bairamov I., Stepanov A. Numbers of near bivariate record-concomitant observations. - Journal of Multivariate Analysis. 2011. Vol. 102. P. 908-917.
  4. Balakrishnan N., So H.Y., Zhu X.J. On Box-Muller Transformation and Simulation of Normal Record Data. - Communication in Statistics – Simulation and Computations. 2016. to appear.
  5. Chandler K.N. (1952). The distribution and frequency of record values, J. Royal Statist. Soc. - Ser. B, Vol. 14. P. 220-228.
  6. Luckett D.J. Statistical Inference Based on Upper Record Values, PhD thesis, The College of William and Mary. 2013.
  7. Nevzorov V.B., Stepanov A. Records with confirmation. - Statistics & Probability Letters. 2014. Vol. 95. P. 39-47.
  8. Ross S.M. Simulation, Elsevier, 4-th Edition. 2006.
  9. Stepanov A., Berred A., Nevzorov V.B. Concomitants of records: Limit results, generation techniques, correlation. - Statistics & Probability Letters. 2016. Vol. 109. P. 184-188.
  10. Pakhteev A., Stepanov, A., 2016. Simulation of Gamma Records. Statist. Probab. Lett. 119, 204-212.

References

  1. Nevzorov V.B., 2000, Rekordy. Matematicheskaya teoriya. M. FAZIS, 2000.
  2. Arnold B. C., Balakrishnan N., Nagaraja H. N., 1998, Records. John Wiley & Sons, New York, 1998.
  3. Bairamov I., Stepanov A., 2011, Numbers of near bivariate record-concomitant observations. - Journal of Multivariate Analysis. 2011. Vol. 102. P. 908-917.
  4. Balakrishnan N., So H.Y., Zhu X.J., 2016, On Box-Muller Transformation and Simulation of Normal Record Data. - Communication in Statistics – Simulation and Computations. 2016. to appear.
  5. Chandler K.N. (1952). The distribution and frequency of record values, J. Royal Statist. Soc. - Ser. B, Vol. 14. P. 220-228.
  6. Luckett D.J., 2013, Statistical Inference Based on Upper Record Values, PhD thesis, The College of William and Mary. 2013.
  7. Nevzorov V.B., Stepanov A., 2014, Records with confirmation. - Statistics & Probability Letters. 2014. Vol. 95. P. 39-47.
  8. Ross S.M., 2006, Simulation, Elsevier, 4-th Edition. 2006.
  9. Stepanov A., Berred A., Nevzorov V.B., 2016, Concomitants of records: Limit results, generation techniques, correlation. - Statistics & Probability Letters. 2016. Vol. 109. P. 184-188.
  10. Pakhteev A., Stepanov, A., 2016. Simulation of Gamma Records. Statist. Probab. Lett. 119, 204-212.

Популярное

Россия, история, 2000 - 2014
Путин В., Президент России, Мюнхен, 2007
Япония: роль и место в развязывании Второй мировой войны и политика СССР
Московский морской кадетский корпус "Навигацкая школа"
Без знания прошлого нет будущего
Патриотические сводки от Владимира Кикнадзе

Рубрики

"Внимание к российской истории не должно ослабевать"  // Путин В.В. Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию. - 2012.
Миграция, демография, управление рисками
Всероссийская военно-историческая олимпиада

Наши партнеры

научная электронная библиотека, eLIBRARY, индекс цитирования
Информрегистр НТЦ
КиберЛенинка, CyberLeninka
"Военно-исторический журнал". Издание Министерства обороны Российской Федерации // www.history.milportal.ru

Наука. Общество. Оборона. Nauka, obŝestvo, oborona Номер регистрации в Международном центре ISSN