Потоки событий в современных информационных системах не являются регулярными, поэтому методы анализа, основанные на классических теоремах, справедливых при определенных условиях регулярности, могут приводить к некорректным выводам, включая недооценку рисков экстремальных событий. При практическом моделировании и анализе нестационарных информационных потоков ключевой задачей становится выбор статистических методов оценивания неизвестных параметров моделей. В исследованиях, проводимых в рамках научной школы профессора В. Ю. Королева, традиционно для этих целей принято использовать так называемый метод скользящего разделения смесей (СРС-метод), основанный на специальном разбиении исходной выборки на подвыборки (окна) и дальнейшем анализе поведения данных на каждом окне, в рамках смешанных вероятностных моделей. Описанные методы анализа стохастических данных на основе смешанных вероятностных моделей позволяют повысить эффективность исследования сложных информационных систем. Развитие и использование предложенных методов может оказаться весьма полезным в соответствующих областях прикладной математики и компьютерных наук.
информационные системы, смешанные вероятностные модели, метод скользящего разделения смесей, статистический анализ данных, экстремальные наблюдения, зашумленные данные, пороговое значение, теорема пикандса–балкемы–де хаана, теорема реньи, онлайн-комплекс, матричные вычисления