Аннотация:Данная работа посвящена исследованию непараметрических процедур отбора значимых признаков, влияющих на изучаемый случайный отклик. Это направление современной математической статистики представляет не только теоретический интерес, но и важно для разнообразных приложений, например, при анализе медико-биологических данных. Дипломная работа, объемом 16 страниц, состоит из введения, основной части, заключения и списка литературы, насчитывающего 24 источника. Можно выделить два основных результата автора. В рамках смешанной модели С.С.Колпаков показывает, как точность оценок условной взаимной информации влияет на вероятность правильной идентификации набора значимых факторов. Здесь автор развивает подход статьи А.А.Кожевина (2021). Второй результат демонстрирует, как при весьма широких условиях можно оценить снизу вероятность верного нахождения значимых факторов, опираясь на статистические оценки условной энтропии, предложенные в статьях A.Bulinski, A.Kozhevin (2019, 2021).