Е. А. Морозова, Н. Н. Ченцов
ЕСТЕСТВЕННАЯ ГЕОМЕТРИЯ
СЕМЕЙСТВ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ЗАКОНОВ
(Итоги науки и техн. Соврем, пробл. матем. Фундам. направления. ВИНИТИ, 1991. т. 83. С. 133-265)
Рассматривается дифференциальная геометрия многообразий вероятностных
мер, инвариантная относительно категории статистических решающих правил
(марковских морфизмов), которая дает естественный язык как описания
статистической модели — априорной информации о статистическом
эксперименте, так и построения оптимальных методов обработки данных такого
эксперимента. Показано, что средняя информация, содержащаяся в смысле
Фишера в выборке, является монотонным инвариантом вышеуказанной
категории, аддитивным относительно функтора тензорного умножения
распределений. Выяснена некорректность задачи статистической точечной
оценки, как обратной задачи теории вероятностей, при полном отсутствии
априорной информации о многообразии распределений вероятностей исходов
наблюдаемого случайного явления. Прослежены многочисленные аспекты
приложения к статистическим моделям геометрического языка всех уровней,
включая несимметричную пифагорову геометрию в задаче проверки простых
гипотез, геометрию гладких многообразий с двумя сопряженными
инвариантными линейными связностями в параметрической статистике, и теорию
информационных поперечников по Колмогорову в вопросах статистического
оценивания гладких кривых. Содержание
§ 0. Введение. Исторические замечания 133
§ 1.
Задача статистической точечной оценки как обратная задача теории 140
вероятностей
§ 2. Категория статистических решающих правил и эквивалентность 144
статистических экспериментов
§ 3. Инварианты пары распределений вероятностей и информационные 153
количества
§ 4. Задача различения нескольких простых гипотез 161
§ 5. Аддитивный инвариантный тензор информации Фишера 167
§ 6. Инвариантные линейные связности в многообразиях распределений 172
вероятностей
§ 7. Канонические экспоненциальные семейства распределений 181
вероятностей
§ 8. Несимметричная пифагорова геометрия информационных количеств 190
§ 9. Параметрическая задача статистического оценивания. Неравенство 195
информации
§ 10. Параметрическая задача статистического оценивания. Интегральное 208
неравенство информации
§ 11. Параметрическая задача статистического оценивания. 226
Асимптотически оптимальные оценки
§ 12. Бесконечномерные квазиоднородные многообразия распределений 240
вероятностей. Информационные поперечники
§ 13. Геометризация статистической теории (краткий библиографический 256
обзор
Литература 957
Именной указатель 270
Предметный указатель 272
ИМЕННОЙ УКАЗАТЕЛЬ
Абу-Жауд (Abou-Jaoude S. ) 143, 259 Гхош (Ghosh J.