Nonparametric Estimate of a Parzen-Type Probability Density with an Implicitly Specified Form of the Kernel


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A nonparametric estimate for the probability density is proposed with better approximation properties than the traditional Rosenblatt–Parzen statistics. The dependences of its properties on the form of the kernel function and on the formulas for the sampling interval for the random quantity are discussed.

Об авторах

A. Lapko

Institute of Computational Modelling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Siberian State Aerospace University

Автор, ответственный за переписку.
Email: lapko@icm.krasn.ru
Россия, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

V. Lapko

Institute of Computational Modelling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Siberian State Aerospace University

Email: lapko@icm.krasn.ru
Россия, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk


© Springer Science+Business Media New York, 2016

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах