Tõenäosusjaotuste asümptootilise kvantimisteooria kasutamine praktikas

dc.contributor.advisorPärna, Kalev, juhendaja
dc.contributor.authorAadamsoo, Herman
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.date.accessioned2018-06-27T10:38:16Z
dc.date.available2018-06-27T10:38:16Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractAntud töö eesmärgiks on uurida lihtsaid alternatiivseid meetodeid tõenäosusjaotuste kvantimiseks. Alternatiivsed meetodid põhinevad asümptootilisest kvantimisteooriast pärit tulemusel, mille kohaselt juhusliku suuruse X korral, mille tihedusfunktsiooniks on f(x), on optimaalsete kvantimispunktide jaotus tihedusfunktsiooniga f*(x) = c · f^(1/3)(x), kus c on normeerimistegur. Et hinnata alternatiivsete meetodite headust võrreldakse nende abil saadud tulemusi optimaalsete kvantimispunktidega, mis leitakse Lloyd-Max’i algoritmi abil. Lisaks hinnatakse, kas alternatiivsetel meetoditel leitud kvantimispunktid sobivad Lloyd-Max’i algoritmi alglähenditeks, et algoritmi tööd kiirendada. Uuritud on normaaljaotust, ühtlast jaotust, eksponentjaotust, hii-ruut jaotust ning gamma-jaotust.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/61026
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estonia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/*
dc.subjecttõenäosusjaotusedet
dc.subjectlähendamineet
dc.subjectkodeerimisteooriaet
dc.subjectasümptootiline jaotuset
dc.subjectnumbriline integreerimineet
dc.subjectnumerical integrationen
dc.subjectasymptotic distributionen
dc.subjectcoding theoryen
dc.subjectapproximationen
dc.subjectprobability distributionsen
dc.subject.othertõenäosusjaotusedet
dc.subject.otherlähendamineet
dc.subject.otherkodeerimisteooriaet
dc.subject.otherasümptootiline jaotuset
dc.titleTõenäosusjaotuste asümptootilise kvantimisteooria kasutamine praktikaset
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiset

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
aadamsoo_herman_bsc_2018.pdf
Size:
813.34 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.7 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: