В монографии изложен новый непараметрический подход к анализу статических данных, когда закон распределения неизвестен и выводы основываются не на самих данных, а на знаках определенных функций от них. Рассмотрены важные для приложений статические модели регрессии и авторегрессии, для которых единым знаковым методом решены основные статистические задачи. Свойства знаковых правил изучены для конечных и растущих объектов выборок, показана их высокая устойчивость к грубым ошибкам. Предложены численные алгоритмы знакового анализа.
Для специалистов, аспирантов, студентов, изучающих и использующих методы математической статистики.
Теория массового обслуживания в настоящее время представляет собой одну из наиболее интенсивно развивающихся ветвей теории вероятностей. Основным содержанием теории массового обслуживания является изучение вероятностных процессов специального вида. В книге систематически излагаются методы исследования основных типов этих процессов. Сюда относятся, прежде всего, разного рода эргодические теоремы, а также методы изучения, главным образом аналитические, свойств предельных распределений. Книга содержит также ряд вспомогательных глав, представляющих общий теоретико-вероятностный интерес.
Значительная часть результатов книги получена в последние годы и в монографической литературе освещается впервые.
Книга рассчитана на научных работников, аспирантов и студентов старших курсов, знакомых с основами теории вероятностей
Монография посвящена исследованию асимптотических свойств широкого класса стохастических моделей, возникающих в математической статистике, теории перколяции, статистической физике и теории надежности. В книге содержится множество разнообразных примеров упомянутых моделей, описываемых с помощью марковских процессов, случайных мер, устойчивых законов, ферромагнетиков Изинга, процессов с локальным взаимодействием, случайных графов. Устанавливаются основные предельные теоремы теории вероятностей, а также даются их различные применения.
Монография представляет собой первое замкнутое и детальное изложение материала, накопленного в изучаемой области за весь период развития вплоть до настоящего времени. Часть текста основана на лекциях, читавшихся авторами в МГУ им. М. В. Ломоносова. Для научных работников, профессорско-преподавательского состава, аспирантов, студентов старших курсов математических специальностей
Книга посвящена изучению случайных процессов, определяемых дифференциальными уравнениями, правые части которых претерпевают случайные возмущения. Подобные задачи часто встречаются как в практических, так и в теоретических исследованиях. При исследовании таких процессов важную роль играют асимптотические методы, которые применимы, если возмущения в том или ином смысле малы. Именно такие методы излагаются в книге.
Книга задумана как трехтомная монография, дающая современное изложение основных результатов и методов теории случайных процессов для достаточно подготовленного читателя.
В первом томе содержатся общие вопросы теории случайных функций и теории меры в функциональных пространствах.
Книга посвящена получению теорем о больших уклонениях для широких классов семейств марковских процессов. Материал охватывает теоремы, устанавливающие поведение больших уклонений с точностью до логарифмической эквивалентности и с точностью до эквивалентности при выполнении аналогов условия конечности экспоненциальных моментов, теоремы об асимптотике вероятностей больших уклонений, происходящих в результате больших скачков процесса. Для научных работников в области математики и смежных областях, а также для студентов и аспирантов математических специальностей.
Второй том «Теории случайных процессов» посвящен в основном теории марковских процессов. Рассматриваются общие свойства марковских процессов, полугрупповая теория однородных марковских процессов, мультипликативные и аддитивные функционалы и важные частные классы процессов: скачкообразные, полумарковские, ветвящиеся процессы, процессы с независимыми приращениями и марковские процессы с дискретной компонентой. В работе имеется много материала, ранее в монографиях не излагавшегося.
Книга рассчитана на студентов и научных работников, занимающихся теорией вероятностей и ее применениями.
В третьем томе монографии излагается теория мартингалов, стохастических интегралов, стохастических дифференциальных уравнений.
Особое внимание уделено связи между стохастическими дифференциальными уравнениями и процессами Маркова. Рассматриваются предельные теоремы для стохастических дифференциальных уравнений и последовательностей серий случайных векторов.
Книга предназначена для математиков, желающих специализироваться в области теории вероятностей и ее применений, а также для научных работников других специальностей, пользующихся или интересующихся теоретико-вероятностными методами.
Содержится систематическое изложение теории функциональных и конечномерных предельных теорем для классов случайных процессов семимартингального вида, включающих процессы с независимыми приращениями, диффузионные, точечные, образованные суммами случайных величин в случайном числе и др. Даются применения к статистике случайных процессов. Необходимый для функциональных предельных теорем аппарат включает представляющий и самостоятельный интерес материал о стохастическом исчислении для семимартингалов, проблемы мартингалов, контигуальности вероятностных мер и др.
Для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся теорией случайных процессов, предельными теоремами и их применениями.
Содержится систематическое изложение теории функциональных и конечномерных предельных теорем для классов случайных процессов семимартингального вида, включающих процессы с независимыми приращениями, диффузионные, точечные, образованные суммами случайных величин в случайном числе и др. Даются применения к статистике случайных процессов. Необходимый для функциональных предельных теорем аппарат включает представляющий и самостоятельный интерес материал о стохастическом исчислении для семимартингалов, проблемы мартингалов, контигуальности вероятностных мер и др.
Для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся теорией случайных процессов, предельными теоремами и их применениями.