Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.236.83.154
    [SESS_TIME] => 1718713054
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 3f4f2c35b06a8fb52aa2b250c6bfac8b
    [UNIQUE_KEY] => 39160486418a4eb8312c3406c50faed0
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2014 год, номер 2

РЕГРЕССИОННАЯ ОЦЕНКА МНОГОМЕРНОЙ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТИ И ЕЁ СВОЙСТВА

А.В. Лапко1,2, В.А. Лапко1,2
1Институт вычислительного моделирования СО РАН, 660036, г. Красноярск, Академгородок, 50, стр. 44
lapko@icm.krasn.ru
2Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнёва, 660014, г. Красноярск, просп. им. Газеты «Красноярский рабочий», 31
lapko@icm.krasn.ru
Ключевые слова: плотность вероятности, регрессионная оценка, большие выборки, асимптотические свойства, априорная информация
Страницы: 50-56
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Предлагается методика синтеза и анализа регрессионной оценки многомерной плотности вероятности в условиях большого объёма исходных статистических данных. Исследуются её асимптотические свойства. На этой основе устанавливается зависимость между показателями эффективности предлагаемой оценки и параметрами процедуры декомпозиции исходных данных.