Информатика и её применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информ. и её примен., 2013, том 7, выпуск 2, страницы 55–59 (Mi ia260)  

Эта публикация цитируется в 7 научных статьях (всего в 7 статьях)

Байесовская рекуррентная модель роста надежности: равномерное распределение параметров

А. А. Кудрявцевa, И. А. Соколовb, С. Я. Шоргинb

a Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова
b Институт проблем информатики Российской академии наук

Аннотация: Работа посвящена обоснованию целесообразности байесовского подхода при решении задач, связанных с определением надежности сложных модифицируемых систем. В качестве иллюстрации приводится среднее значение надежности системы, в которой показатели «дефективности» и «эффективности» средства, исправляющего недостатки системы, имеют равномерное распределение.

Ключевые слова: модифицируемые информационные системы; теория надежности; байесовский подход.

Полный текст: PDF файл (160 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл
Тип публикации: Статья

Образец цитирования: А. А. Кудрявцев, И. А. Соколов, С. Я. Шоргин, “Байесовская рекуррентная модель роста надежности: равномерное распределение параметров”, Информ. и её примен., 7:2, «Вероятностно-статистические методы и задачи информатики и информационных технологий» (2013), 55–59

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KudSokSho13}
\by А.~А.~Кудрявцев, И.~А.~Соколов, С.~Я.~Шоргин
\paper Байесовская рекуррентная модель роста надежности: равномерное распределение параметров
\jour Информ. и её примен.
\yr 2013
\vol 7
\issue 2
\pages 55--59
\issueinfo <<Вероятностно-статистические методы и задачи информатики и информационных технологий>>
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia260}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/ia260
  • http://mi.mathnet.ru/rus/ia/v7/i2/p55

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Ю. В. Жаворонкова, А. А. Кудрявцев, С. Я. Шоргин, “Байесовская рекуррентная модель роста надежности: бета-распределение параметров”, Информ. и её примен., 8:2 (2014), 48–54  mathnet  crossref  elib
    2. Ю. В. Жаворонкова, А. А. Кудрявцев, С. Я. Шоргин, “Байесовская рекуррентная модель роста надежности: бета-равномерное распределение параметров”, Информ. и её примен., 9:1 (2015), 98–105  mathnet  crossref  elib
    3. А. А. Кудрявцев, “Зависимые от коэффициента баланса характеристики в байесовских моделях с компактным носителем априорных распределений”, Информ. и её примен., 10:3 (2016), 77–80  mathnet  crossref  elib
    4. А. А. Кудрявцев, С. И. Палионная, “Байесовская рекуррентная модель роста надежности: априорные плотности полиномиального вида”, Системы и средства информ., 27:4 (2017), 54–63  mathnet  crossref  elib
    5. А. А. Кудрявцев, С. И. Палионная, С. Я. Шоргин, “Бета-полиномиальные априорные плотности в байесовских моделях надежности”, Системы и средства информ., 28:3 (2018), 54–61  mathnet  crossref  elib
    6. А. А. Кудрявцев, “Априорное обобщенное гамма-распределение в байесовских моделях баланса”, Информ. и её примен., 13:3 (2019), 27–33  mathnet  crossref
    7. А. А. Кудрявцев, С. И. Палионная, О. В. Шестаков, “Индекс преимущества в Байесовских моделях надежности и баланса с бета-полиномиальными априорными плотностями”, Системы и средства информ., 29:3 (2019), 29–38  mathnet  crossref
  • Информатика и её применения
    Просмотров:
    Эта страница:282
    Полный текст:80
    Литература:41
    Первая стр.:2
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021