Fast Algorithm for Choosing Kernel Function Blur Coefficients in a Nonparametric Probability Density Estimate


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

A fast algorithm for choosing the blurring coefficients of kernel functions for a nonparametric probability density estimate is proposed, and its properties are investigated. The technique of interval estimation of the standard deviation of the nonparametric statistics under consideration is considered.

Об авторах

A. Lapko

Institute of Computational Modeling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Reshetnev Siberian State University of Science and Technology

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

V. Lapko

Institute of Computational Modeling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Reshetnev Siberian State University of Science and Technology

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


© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2018

Данный сайт использует cookie-файлы

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

О куки-файлах