Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Application of empirical distribution functions for decision making & Statistical estimation of the differential relationships

Presentation for PDMU-2013

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Application of empirical distribution functions for decision making & Statistical estimation of the differential relationships

  1. 1. APPLICATION OF EMPIRICALDISTRIBUTION FUNCTIONS FOR DECISIONMAKINGBakhrushin V.E., Dudko I.O., Ignakhina M.A.STATISTICAL ESTIMATION OF THEDIFFERENTIAL RELATIONSHIPSBakhrushin V.E.Classic Private University, ZaporizhiaVladimir.Bakhrushin@gmail.com
  2. 2. Empirical distribution functionDistribution function contains the most completeinformation about sample statistical properties.Empirical distribution function at large n isapproximately equal to the theoretical distributionfunction.
  3. 3. Correlation coefficients of 2011EIE tests tasks
  4. 4. EIE mean results for softwareengineering applicants in 2012
  5. 5. SJR rating of countriespublication activity in 1996 –2011
  6. 6. Party of regions results at the2007 elections
  7. 7. Difference between ERF and TRFfor R random values generator
  8. 8. Correlation of Lillieforse criterioncalculated values
  9. 9. Critical values, calculated byMonte-Carlo method
  10. 10. The method of differentialrelation estimation( ) ( )( )1 2f x F f x=( )( ) ( )( )( )11 2 11j 1 j 1 1 j 1 1 j j j 1y f x ;y y f x f x x x /2; j 2,...,n,− − −== + + − =d 1 2K (y ,f )1 2R(y ,f )- nonlinear relation;- linear relation
  11. 11. Model linear differential relation
  12. 12. Differential relation between internalfriction and elastic modulus of Nb-N
  13. 13. Differential relation between internalfriction and elastic modulus of Nb-N
  14. 14. R script for estimation ofdifferential bond
  15. 15. ( ) 11 152 ε++= xxf ( ) 222 25 ε+−+= xxxf1502,R = 960,Kd =Model differential relation
  16. 16. ( ) ( )1 1 2 2f x 1/ x ; f x ln(x)= + ε = + ε2R 0,880= dK 0,989=Model differential relation
  17. 17. Publications1.Бахрушин В.Е. Проблемы идентификации моделей распределения случайныхвеличин с применением современного программного обеспечения // Успехисовременного естествознания. – 2011. – № 11. – С. 50 – 54.2.Бахрушин В.Є. Статистичний аналіз університетських рейтингів // Освіта іуправління. – 2011. – № 1. – С. 7 – 12.3.Бахрушин В.Є., Ігнахіна М.О. Застосування емпіричних функцій розподілу вдослідженні соціально-економічних систем // Складні системи і процеси. – 2012.– № 1. – С. 103 - 1114.Бахрушин В.Є. Критерій для перевірки гіпотези про наявність звязку типу// Складні системи і процеси. – 2010, № 1. – С. 3 – 5.5.Бахрушин В.Е. Статистический анализ дифференциальных связей вколебательных системах // Фундаментальные физико-математическиепроблемы и моделирование технико-технологических систем: Ежегодныйсборник научных трудов, вып. 14. Труды второй международной конференцииМоделирование нелинейных процессов и систем / Под ред. Л.А. Уваровой. – М.:Янус-К, 2011. – С. 57 – 62.

×