Преглед на кода на Алгоритъм на Робинс-Монро

'''В алгоритъма на Робинс-Монро, представен през 1951 г., има функция M(x) , която позволява да се намери стойноста на x,&nbsp;x0 задоволяваща уравнението M(x0) = α .'''
==Същност==
Най-важното, което се наблюдава не е ''M''(''x'') , а произволна променлива ''N''(''x'') , като ''E''(''N''(''x'') |&nbsp;''x'') =&nbsp;''M''(''x'') . Основната задача на алгоритъма е да построи последователноста х1.х2,... задоволяваща:

[[image: newp.jpg|alt=]]

Според този алгоритъм α1, α 2,…. са последователни положителни числа. Робинс и Монро доказват, че ако ''N''(''x'') е еднакво ограничено, ''M''(''x'') не намалява, ''M'''(''x''0) съществува и е положително и, че ако ''an  ''задоволява редица изисквания, тогава ''xn'' клони към ''L''2 в ''x''0.  В общият случай ''an '' трябва да се изравни с 1 /&nbsp;''n.'' Въпреки това, зада се осигури сближаване те трябва да клонят към нула и да се сближават много бавно.
==Вижте още==
*[[Алгоритъм на Кийфър-Уоловиц]]
*[[Бейсова вероятност]]
*[[Статистика]]
*[[Извадков метод]]

==Източници==

* Робинсън и Монро, „Летописи на математическата статистика” 1951г. 
* Мазрелиз и Мартин, „Линейна оценка чрез стохастична апроксимация” 1975г.
*Надежда Николаевна Бек, Дмитрий И. Голенко, Статистические методы оптимизации в экономических исследованиях
*Мишев, Георги. Цветков, Стоян. Статистика за икономисти. София, Денеб-Консулт, 1995г.

==Външни препратки==

*[http://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_approximation Стохастична оптимизация]
*[http://fedc.wiwi.hu-berlin.de/xplore/ebooks/html/csa/node52.html Стохастична оптимизация - ключови понятия]
*[http://www.socr.ucla.edu/ Онлайн ресурс за статистически пресмятания (УКЛА)]
*[http://wiki.stat.ucla.edu/socr/index.php/EBook Статистическа електронна книга (Ebook)]
*[http://stats.oecd.org/Index.aspx Статистика (OECD)]
*[http://www.statsci.org/ Сайт за Статистическа наука (Мелбълнски университет)]

[[category:Статистика]][[category:Моделиране и прогнозиране в управлението]]