Высокие статистические технологии

Доброе утро Ууважаемые господа!!!
Подскажите пожалуйста последовательный алгоритм оценки неизвестных параметров смеси распределения. (На каждое новое входное воздействие происходит оценка параметров смеси) В литературе Айвазяна нашел парралельный алгоритм (метод максимального правдоподобия)и пробовал его приспособить под последдовательный но получается далекова то от идеала. Заранее спасибо!

Опишите вероятностно-статистическую модель.

Вид итогового распределения представляется смесью гауссовских распределений с параметрами mk,dK, qk, k (k- кол-во компонент смеси- фиксированное значение).

1. Не ясно, зачем вообще нужны последовательные оценки. Компьютер не тянет? Чем плохо заново пересчитать для нового набора данных?

2. Оценки максимального правдоподобия - это вчерашний день. Надо использовать одношаговые оценки (ОШО). См. главу "Оценивание" в учебнике "Прикладная статистика" на сайте.

3. Если вглядеться в структуру ОШО, то видно, что они выражаются через суммы некоторых величин (точнее, векторов и матриц). См. стр.290 бумажного издания (продается через Интернет-магазины http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?t=460 ). Ясно, что добавление нового наблюдения приводит всего лишь к добавлению в сумму нового слагаемого. Надо хранить в памяти нужные суммы и затем пересчитывать оценки.

4. На основе пп.2 и 3 можно разработать последовательный алгоритм расщепления смеси.

5. Поскольку О.В. Староверов недавно умер, за консультацией можно попробовать обратиться к Нине Николаевне Апраушевой (ВЦ РАН - см. их сайт).