сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Быстрый алгоритм выбора коэффициентов размытости в многомерных ядерных оценках плотности вероятности
https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2018-10-19-23
Аннотация
Предложена методика быстрого выбора коэффициентов размытости ядерных функций в непараметрической оценке многомерной плотности вероятности типа Розенблатта-Парзена. Методика основана на результатах анализа асимптотических свойств многомерной оценки плотности вероятности. Исследованы свойства быстрого алгоритма выбора коэффициентов размытости ядерной оценки плотности вероятности.
Ключевые слова
непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности,
выбор коэффициентов размытости,
оценка Розенблатта-Парзена,
быстрый алгоритм оптимизации,
асимптотические свойства,
многомерный анализ данных,
multivariate nonparametric density estimation,
bandwidth selection,
Rosenblatt-Parzen estimate,
fast optimization algorithm,
asymptotic properties,
multivariate data analysis
Об авторах
А. В. Лапко
Сибирский государственный университет науки и технологий имени акад. М. Ф. Решетнёва; Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения РАН
Россия
Россия
В. А. Лапко
Сибирский государственный университет науки и технологий имени акад. М. Ф. Решетнёва; Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения РАН
Россия
Россия
Список литературы
1. Лапко А. В., Лапко В. А. Многоуровневые непараметрические системы обработки информации. Красноярск: СибГАУ, 2013.
2. Rudemo M. Empirical choice of histogram and kernel density estimators // Scandinavian Journal of Statistics. 1982. № 9. P. 65-78.
3. Hall P. Large-sample optimality of least squares cross-validation in density estimation // Annals of Statistics. 1983. V. 11. P. 1156-1174.
4. Jiang M., Provost S.B. A hybrid bandwidth selection methodology for kernel density estimation // Journal of Statistical Computation and Simulation. 2014. V. 84. No. 3. P. 614-627.
5. Dutta S. Cross-validation Revisited // Communications in Statistics-Simulation and Computation. 2016. V. 45. No. 2. P. 472-490.
6. Heidenreich N.-B., Schindler A., Sperlich S. Bandwidth selection for kernel density estimation: a review of fully automatic selectors // AStA Advances in Statistical Analysis. 2013. V. 97, No. 4. P. 403-433.
7. Лапко А. В., Лапко В. А. Анализ методов оптимизации непараметрической оценки плотности вероятности по коэффициенту размытости ядерных функций // Измерительная техника. 2017. № 6. С. 3-8.
8. Borrajo M.I., González-Manteiga W., Martínez-Miranda M.D. Bandwidth selection for kernel density estimation with length-biased data // Journal of Nonparametric Statistics. 2017. V. 29. No. 3. P. 636-668.
9. Chen S. Optimal bandwidth selection for kernel density functionals estimation // Journal of Probability and Statistics. 2015. V. 2015. P. 1-21.
10. Sheather S. J. Density Estimation // Statistical Science. 2004. V. 19. No. 4. P. 588-597.
11. Silverman B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. London: Chapman and Hall, 1986.
12. Scott D. W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization. N. Y.: John Wiley, 1992
13. Bowman A. W., Azzalini A. Applied Smoothing Techniques for Data Analysis. London: Oxford University Press, 1997.
14. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // The Annals of Mathematical Statistics. 1962. V. 33. No 3. P. 1065-1076.
15. Деврой Л., Дьерфи Л. Непараметрическое оценивание плотности. (L1-подход). М.: Мир, 1988.
16. Епанечников В. А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности // Теория вероятности и её применения. 1969. Т. 14. № 1. С. 156-161.
17. Lapko A. V., Lapko V. A. Regression Estimate of the Multidimensional Probability Density and Its Properties // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2014. V. 50. No. 2. P. 148-153
Рецензия
Для цитирования:
Лапко А.В., Лапко В.А. Быстрый алгоритм выбора коэффициентов размытости в многомерных ядерных оценках плотности вероятности. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2018;(10):19-23. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2018-10-19-23
For citation:
Lapko A.V., Lapko V.A. Fast algorithm bandwidth selection for multivariate kernel density estimation Fast algorithm bandwidth selection for multivariate kernel density estimation. Izmeritel`naya Tekhnika. 2018;(10):19-23. (In Russ.) https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2018-10-19-23
Просмотров:
146
Послать статью по эл. почте 