Какие методы существуют для анализа случайных последовательностей данных?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые методы для анализа случайных последовательностей данных:

Графические тесты. ru.wikipedia.org www.ulsu.ru Результаты отображаются в виде графиков, по виду которых делают выводы о свойствах исследуемой последовательности. www.ulsu.ru Например, гистограмма распределения элементов последовательности, распределение на плоскости, проверка на монотонность. www.ulsu.ru

Статистические тесты. ru.wikipedia.org www.ulsu.ru Выдают численную характеристику последовательности и позволяют однозначно сказать, пройден ли тест. ru.wikipedia.org Среди распространённых наборов статистических тестов — NIST STS, DIEHARD, CRYPT-X, тесты Д. Кнута. www.ulsu.ru

Спектральный анализ методом ДПФ. kprf.mipt.ru Позволяет определить спектральную плотность мощности (СПМ) случайных последовательностей. kprf.mipt.ru Прямой метод основан на вычислении квадрата модуля ДПФ отдельных участков последовательности данных с использованием статистического усреднения. kprf.mipt.ru Косвенный метод основан на предварительном определении автокорреляционной последовательности с последующим применением теоремы Винера-Хинчина в дискретном варианте. kprf.mipt.ru

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?