Statistical analysis of high-order Markov dependencies

The paper deals with parsimonious models of integer valued time series. Such models are special cases of high-order Markov chain with a small number of parameters. Two new parsimonious models are presented. The first is Markov chain of order s with r partial connections, and the second model is called Markov chain of conditional order. Theoretical results on probabilistic properties and statistical inferences for these models are given

Нейросетевые модели биномиальных временных рядов в задачах анализа данных

This article is devoted to constructing neural network-based models for discrete-valued time series and their use in computer data analysis. A new family of binomial time series based on neural networks is presented, which makes it possible to approximate the arbitrary-type stochastic dependence in time series. Ergodicity conditions and an equivalence relation for these models are determined. Consistent statistical estimators for model parameters and algorithms for computer data analysis (including forecasting and pattern recognition) are developed.В данном сообщении рассматриваются задачи построения нейросетевых моделей дискретных временных рядов и использования их для компьютерного анализа данных. Представлено новое семейство нейросетевых моделей дискретных временных рядов, позволяющих аппроксимировать любой тип стохастической зависимости состояний временного ряда от его предыстории. Установлены условия эргодичности и отношение эквивалентности для этих моделей. Построены состоятельные статистические оценки параметров моделей и алгоритмы компьютерного анализа данных с использованием нейросетевых моделей: алгоритмы оценивания параметров, прогнозирования и распознавания образов

Statistical Diagnostics of Metastatic Involvement of Regional Lymph Nodes

The method of statistical classification with indicating patients that require more detailed diagnostics is proposed and analysed

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ ЭНТРОПИИ РЕНЬИ И ТСАЛЛИСА И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЛЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ О «ЧИСТОЙ СЛУЧАЙНОСТИ»

An approach to the construction of consistent statistical estimators for Renyi and Tsallis entropy is considered. The asymptotic probability distribution of constructed point estimators is proved, and the interval estimators are constructed. On the basis of interval estimators the decision rule for the statistical testing of the hypotheses of “pure randomness” of the observed discrete sequence is developed. The results of computer experiments are presented. Предложен подход к построению состоятельных статистических оценок функционалов энтропии Реньи и Тсаллиса. Найдено асимптотическое распределение вероятностей построенных точечных оценок, построены интервальные оценки. На основе интервальных оценок разработано решающее правило для статистической проверки гипотез о «чистой случайности» наблюдаемой дискретной последовательности. Представлены результаты компьютерных экспериментов.

ИНФОРМАТИВНЫЕ ПРИЗНАКИ ДЛЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ КРИПТОГРАФИЧЕСКИХ ГЕНЕРАТОРОВ

An approach to developing informative descriptors for solving the problem of statistical recognition of cryptographic generators is proposed. The descriptors developed by this approach are given. Theoretical results are illustrated by the computer experiments.Разрабатывается общий подход к построению информативных признаков для решения зада-чи статистического распознавания криптографических генераторов. Описываются признаки, по-строенные в соответствии с этим подходом. Приводятся результаты компьютерных эксперимен-тов применения построенных информативных признаков для статистического распознавания гене-раторов

О ВЛИЯНИИ ИСКАЖЕНИЙ В L1И C-МЕТРИКАХ НА ВЕРОЯТНОСТИ ОШИБОК ДЛЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО КРИТЕРИЯ ОТНОШЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

The sequential probability ratio test (SPRT) is considered, when the actual probability distribution of observations is unknown and differs from the theoretical one, but belongs to its e-neighborhood in the  L1or C-metric. The least favorable distribution (that maximizes the type I error probability of the SPRT) of observations is constructed for each metric and each e fixed in advance.Рассматривается последовательный критерий отношения вероятностей (ПКОВ) проверки двух простых гипотез в случае, когда фактическая плотность распределения вероятностей наблюдений отличается от гипотетической, но принадлежит ее е-окрестности в Llили С-метрике. Для заданного значения e построены «наименее благоприятные» плотности распределения вероятностей наблюдений, которые максимизируют вероятности ошибочных решений ПКОВ

АСИМПТОТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ ПАРАМЕТРОВ БИНОМИАЛЬНОЙ УСЛОВНО АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ ДАННЫХ

Asymptotic properties of the maximum likelihood estimators of parameters for a binomial conditionally autoregressive model of spatio-temporal data are studied. The asymptotic normality is proved and the asymptotic covariance matrix is found for the estimators. The results of computer experiments are presented.Исследованы асимптотические свойства оценок максимального правдоподобия параметров биномиальной условно авторегрессионной модели пространственно-временных данных. Доказана асимптотическая нормальность и найдена асимптотическая ковариационная матрица построенных оценок. Представлены результаты компьютерных экспериментов

ВЕРОЯТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ ПАМЯТИ КРИПТОГРАФИЧЕСКИХ ГЕНЕРАТОРОВ МАКЛАРЕНА – МАРСАЛЬИ

A family of the Maclaren–Marsaglia cryptographic generators for pseudorandom sequencesis considered. A probabilistic model of the memory dynamics for the Maclaren–Marsaglia generators is proposed and analyzed. The results of computer experiments are presented.Рассматривается класс криптографических генераторов псевдослучайных последовательно-стей Макларена – Марсальи. Исследуется вероятностная модель динамики памяти генераторов Ма-кларена – Марсальи. Показываются результаты компьютерных экспериментов

Дискретные временные ряды на основе экспоненциального семейства с многомерным параметром и их вероятностно-статистический анализ

We propose herein a new parsimonious Markov model for a discrete-valued time series with conditional probability distributions of observations lying in the exponential family with the multidimensional parameter. A family of explicit consistent asymptotically normal statistical estimators is constructed for the parameters of the proposed model for increasing length of observed time series, and asymptotically effective estimator is found within this constructed family. The obtained results can be used for robust statistical analysis of discrete-valued time series,and for statistical analysis of discrete-valued spatio-temporal data and random fields.Предложена новая малопараметрическая модель дискретного временного ряда на основе экспоненциального семейства дискретных распределений вероятностей с многомерным параметром. Для параметров предложенной модели строится семейство состоятельных асимптотически нормальных статистических оценок явного вида, в котором найдена асимптотически эффективная оценка, достигающая границы Крамера – Рао при растущей длительности наблюдения временного ряда. Полученные результаты могут быть использованы для робастного статистического анализа дискретных временных рядов, статистического анализа дискретных пространственно-временных данных и случайных полей