Стохастическая аппроксимация

Стохасти́ческая аппроксима́ция (от греч. στοχαστιϰός – умеющий отгадывать, проницательный), метод решения широкого класса задач статистического оценивания, при котором каждое следующее значение статистической оценки получается в виде поправки к уже построенной оценке, и которая основана лишь на новом наблюдении. Стохастическая аппроксимация относится к непараметрическим последовательным методам оценивания. Основными чертами, обусловившими популярность стохастической аппроксимации в теоретических и прикладных работах, явились её непараметрический характер (применимость при весьма скудной информации об объекте наблюдения) и рекуррентность (простота пересчёта оценки при поступлении нового результата наблюдений). Стохастическая аппроксимация применяется во многих прикладных задачах теории управления, в задачах техники, биологии, медицины. Одна из первых процедур стохастической аппроксимации описана в 1951 г. американскими статистиками Г. Роббинсом и С. Монро и была связана с регрессионным анализом.