<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Д. А. Молодцов &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%d0%b4-%d0%b0-%d0%bc%d0%be%d0%bb%d0%be%d0%b4%d1%86%d0%be%d0%b2/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Sat, 07 Feb 2026 12:18:44 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.5</generator>
	<item>
		<title>Идеи мягкой вероятности как новый подход к построению теории вероятностей: Гипотезы стохастической устойчивости и вероятность</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d0%b8%d0%b4%d0%b5%d0%b8-%d0%bc%d1%8f%d0%b3%d0%ba%d0%be%d0%b9-%d0%b2%d0%b5%d1%80%d0%be%d1%8f%d1%82%d0%bd%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b8-%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b9-%d0%bf%d0%be%d0%b4/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 21 May 2024 18:19:04 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d0%b8%d0%b4%d0%b5%d0%b8-%d0%bc%d1%8f%d0%b3%d0%ba%d0%be%d0%b9-%d0%b2%d0%b5%d1%80%d0%be%d1%8f%d1%82%d0%bd%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b8-%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b9-%d0%bf%d0%be%d0%b4/</guid>

					<description><![CDATA[К каким реальным явлениям применима теория вероятностей? Этот вопрос волнует большинство специалистов, использующих теорию вероятностей на практике. Современная аксиоматическая теория вероятностей А.Н. Колмогорова не дает ответа на этот вопрос. В настоящей работе предлагается подход к построению теории вероятностей, который включает указанную проблематику в тело самой теории. В основу подхода положена конструктивная гипотеза об устойчивости частоты на скользящей выборке заданного размера.
Рассматриваются три схемы испытаний. Для каждой схемы построены аналоги классических понятий вероятности, математического ожидания и дисперсии. В отличие от классики, где эти понятия описываются действительными числами, предлагаемые новые понятия описываются параметрическими семействами интервалов, которые динамически меняются при получении новой информации о проведенных испытаниях. Кроме этого, введенные понятия имеют дополнительные характеристики точности и надежности, которые также динамически меняются.
Основное внимание в настоящей работе уделяется идеям и методологическим вопросам. Некоторые простейшие задачи нашли свое решение, но огромное количество задач как теоретического, так и практического характера, ждет своих исследователей. Было бы очень интересно проверить предлагаемую методику на различных практических задачах. Внимательный читатель заметит, что статистическая устойчивость --- это только один тип гипотез, и предлагаемая методология может быть распространена и на другие типы гипотез, описывающих поведение числовой последовательности или последовательности величин с более сложной структурой. По сути, это может быть основой общей методологии для построения и развития data mining.]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>К каким реальным явлениям применима теория вероятностей? Этот вопрос волнует большинство специалистов, использующих теорию вероятностей на практике. Современная аксиоматическая теория вероятностей А.Н. Колмогорова не дает ответа на этот вопрос. В настоящей работе предлагается подход к построению теории вероятностей, который включает указанную проблематику в тело самой теории. В основу подхода положена конструктивная гипотеза об устойчивости частоты на скользящей выборке заданного размера.<br />
Рассматриваются три схемы испытаний. Для каждой схемы построены аналоги классических понятий вероятности, математического ожидания и дисперсии. В отличие от классики, где эти понятия описываются действительными числами, предлагаемые новые понятия описываются параметрическими семействами интервалов, которые динамически меняются при получении новой информации о проведенных испытаниях. Кроме этого, введенные понятия имеют дополнительные характеристики точности и надежности, которые также динамически меняются.<br />
Основное внимание в настоящей работе уделяется идеям и методологическим вопросам. Некоторые простейшие задачи нашли свое решение, но огромное количество задач как теоретического, так и практического характера, ждет своих исследователей. Было бы очень интересно проверить предлагаемую методику на различных практических задачах. Внимательный читатель заметит, что статистическая устойчивость &#8212; это только один тип гипотез, и предлагаемая методология может быть распространена и на другие типы гипотез, описывающих поведение числовой последовательности или последовательности величин с более сложной структурой. По сути, это может быть основой общей методологии для построения и развития data mining.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">1575714</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
