П. С. Рузанкин
Прикладной статистический анализ. Обсуждение курса лекций для магистрантов ММФ НГУ (продолжение).
Архив семинара
В. А. Топчий (ОФ ИМ СО РАН)
Свойства критических ветвящихся случайных блужданий на прямой при условии невырождения.
Аннотация
Исследуется управляемое точечным процессом критическое ветвящееся случайное блуждание на прямой с дискретным временем. Размеры последовательных поколений образуют стандартный критический процесс Гальтона-Ватсона с одним типом частиц. Координаты частиц интерпретируются как веса вершин на генеалогическом дереве случайного блуждания. При удалении из генеалогического дерева ветвей, не доходящих до уровня $n$, получается редуцированное дерево. Описана асимптотика двух первых моментов числа вершин и суммы весов вершин на разных уровнях редуцированных деревьев при условии невырождения процесса. Получен ряд предельных теорем для весов частиц в ветвящемся случайном блуждании при условии его невырождения к моменту времени $n$.П. С. Рузанкин
Прикладной статистический анализ (Обсуждение курса лекций для магистрантов ММФ НГУ).
П. С. Рузанкин
Об оценках моды в $R^d$.
Аннотация
В докладе будут рассмотрены оценки моды в пространстве $R^d$, в том числе сильно состоятельная оценка с линейной трудоемкостью и оценки с квадратичной трудоемкостью.Н. В. Перцев, К. К. Логинов, В. А. Топчий
(Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, Омский филиал) Стохастическое моделирование и обработка данных по динамике распространения Ковид-19 инфекции.
Аннотация
Доклад посвящен стохастическому моделированию процесса распространения эпидемии Ковид-19 среди населения некоторого региона. Спецификой модели является целочисленность переменных, описывающих численности различных когорт населения региона, и учет длительностей пребывания индивидуумов в различных стадиях заболевания с помощью распределений, отличных от экспоненциального. Модель строится на основе случайного процесса, выраженного в терминах численности различных когорт населения и семейств уникальных типов индивидуумов, отражающих моменты поступления индивидуумов в ту или иную когорту и длительности пребывания индивидуумов в когортах. Для проведения вычислительных экспериментов с моделью применяется метод Монте-Карло. Для подбора значений параметров модели использованы оценки ряда параметров из статей по тематике Ковид-19. Кроме того,калибровка модели опирается на опубликованные данные по Новосибирской области, отражающие показатель серопревалентности населения за три периода времени 2020 года. Представлены результаты вычислительного эксперимента по оценке эффективности вакцинации населения. Разработка модели и обработка данных проводилась совместно с сотрудниками Сеченовского университета А. Н. Лукашевым и Ю. А. Вакуленко в рамках гранта РФФИ № 20-04-60157.Исмайылова Ю. Н., Моргачева А. И. (ООО "Диджитал Ресерч", Технопарк Новосибирского Академгородка)
Определение параметров лесных массивов по данным съемок с беспилотных летательных аппаратов.
Аннотация
Доклад посвящен проблемам нахождения объема древесины по породам по данным съемки с БПЛА. Для вычисления объема ствола отдельного дерева необходимо уметь определять породу дерева, его высоту и диаметр ствола на определенном уровне. В докладе предлагаются способы определения указанных характеристик. Кроме того, отдельного внимания заслуживает процесс сбора полевых данных для обучения моделей классификации и регрессии.В. И. Чеботарев (ВЦ ДВО РАН, Хабаровск)
Стохастическое моделирование поездных задержек.
Аннотация
В докладе будут обсуждаться результаты статьи:Davydov B. I., Chebotarev V. I., Kablukova K. S.
Evolution of Probabilistic Characteristics in the Train Traffic Process. In: Sierpinski G. (eds) Intelligent Solutions for Cities and Mobility of the Future. TSTP 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 352, pp. 101-109. Springer, Cham.
DOI: 10.1007/978-3-030-91156-0_8.
Такие элементы движения поезда, как моменты отправления и времена хода, подвержены случайным воздействиям, что может приводить к нарушениям расписания прибытий. Предлагается метод определения распределений отклонений для моментов прибытия. Исследуется эволюция этих распределений. Для проверки предлагаемой модели используются статистические данные движения грузовых поездов на РЖД.
Информация о семинаре
Руководители:
П. С. Рузанкин, Ю. Ю. Линке, И. С. Борисов
Время и место проведения:
Понедельник, 15.00 ч., 
