Заіграєв А. Ю.

Вивчаються можливі граничні закони для багатовимірного умовного розкладу підмиожиии компонент суми незалежних однаково розподілених випадкових векторів за умови, що інші компоненти знаходяться в області великих відхилень. Припускається, що згаданий розклад є абсолютно неперервним і належить області притягання нормального закону, але має „важкі хвости". Запропонований підхід грунтується па локальній теоремі для великих відхилень.

Исследуются задачи наилучшего оценивания неизвестных параметров линейной регрессии в гильбертовом пространстве при наличии различной априорной информации о них. Для полученных оценок построены оптимальные планы для одного, часто встречающегося в приложениях, множества планов.

Исследуется задача выбора оптимального плана для наилучшего ограниченного линейного несмещенного прогноза линейной функции регрессии в фиксированной точке с учетом «шума» в гильбертовом пространстве по наблюдению линейной функции регрессии с теми же неизвестными действительными параметрами в банаховом пространстве.