Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Выбор оптимального количества интервалов дискретизации области значений двухмерной случайной величины
Abstract
The asymptotic properties of nonparametric estimation of two-dimensional probability density have been studied. The synthesis of this estimation presupposes decomposition of statistical data. The dependence is determined of the number of two-dimensional sampling intervals on the volume of the original data.
About the Authors
А. Лапко
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Russian Federation
Russian Federation
В. Лапко
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Sturges H. A. The choice of a class interval // J. Amer. Statist. Assn. 1926. P. 65-66.
2. Freedman D., Diaconis P. On the histogram as a density estimator: L2 theory // Probab. Theory Rel. Fields. 1981. V. 57. N. P. 453-476.
3. Heinhold I., Gaede K. Ingeniur statistic. München: Wien, Springler Verlag, 1964.
4. Scott D. On optimal and data-based histograms // Biometrika. 1979. V. 66. N. 3. P. 605-610.
5. Лапко А. В., Лапко В. А. Оптимальный выбор количества интервалов дискретизации области изменения одномерной случайной величины при оценивании плотности вероятности // Измерительная техника. 2013. № 7. С. 24-27.
6. Лапко А. В., Лапко В. А. Регрессионная оценка многомерной плотности вероятности и её свойства // Автометрия. 2014. Т. 50. № 2. С. 50-56.
7. Lapko A. V., Lapko V. A. Regression Estimate of the Multidimensional Probability Density and Its Properties // Opt. Instrum. Data Proc., 2014. V. 50. N. 2. P. 148-153.
8. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Ann. Math. Statistic. 1962. V. 33. N. 3. P. 1065-1076.
9. Епанечников В. А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности // Теория вероятности и ее применения. 1969. Т. 14. № 1. С. 156-161.
Review
For citations:
, . Izmeritel`naya Tekhnika. 2016;(2):14-17. (In Russ.)
Views:
95
Email this article 