Аннотация:
Основная проблема, возникающая при идентификации статистических моделей большой размерности, связана с тем, что априорная информация о параметрах, описывающих модель, как правило, бывает известна только частично. Один из возможных подходов к решению задач с частично известной априорной информацией основан на методе экспоненциального взвешивания. Этот метод вычисляет выпуклую комбинацию статистических оценок из заданного семейства, которая теоретически должна иметь риск близкий к риску наилучшей оценки в семействе. В докладе приводятся и обсуждаются неасимптотические неравенства, контролирующие отклонения риска экспоненциального взвешивания от риска наилучшей оценки.
