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

Без знания прошлого нет будущего

Рубрики

Проекты

Никто не забыт, ничто не забыто!
Патриотические сводки от Владимира Кикнадзе
"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
Военная безопасность России: взгляд в будущее, Российская академия ракетных и артиллерийских наук, РАРАН /Russia's military security: a look into the future, 2019, Russian Academy of Rocket and Artillery Sciences
Московский морской кадетский корпус "Навигацкая школа"

Наши партнеры

научная электронная библиотека, eLIBRARY, индекс цитирования
Информрегистр НТЦ
Ассоциация научных редакторов и издателей, АНРИ
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