Труды сотрудников ИВМ СО РАН

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2015. - № 2. - С. 53-59 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: Structure synthesis of nonparametric regression group

УДК

681.513

Аннотация: На основе результатов исследования асимптотических свойств коллектива непараметрических регрессий разработана методика синтеза его структуры. Ее применение позволяет определить количество составляющих коллектива и оценить показатели его эффективности.
Based on the research results of asymptotic properties of nonparametric regression group there was developed a method of synthesis of its structure. Its application allows to determine the number of the group components and estimate its efficiency indexes.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева

Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; Lapko A.V.

: статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2018. - № 2. - С. 73-82, DOI 10.22250/isu.2018.56.73-82 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: Synthesis and analysis of non-parametric regression in conditions of large samples

УДК

519.7

Аннотация: Предлагается методика построения непараметрической регрессии в условиях обучающих выборок большого объема. Синтез модели основывается на декомпозиции исходных статистических данных и анализе вероятностных характеристик получаемых множеств случайных величин. Исследуются асимптотические свойства непараметрической регрессии и рассматриваются результаты вычислительного эксперимента. Результаты исследований имеют важное значение при решении задач доверительного оценивания плотности вероятности и кривой регрессии.
The technique of construction of a nonparametric regression in the conditions of training samples of large volume is offered. Model synthesis is based on decomposition of initial statistical data and the analysis of probabilistic characteristics of received random variables sets. Asymptotic properties of a nonparametric regression are investigated and results of computing experiment are considered. Results of researches have great value at a solution of problems of a confidential estimation of a probability density and a regression curves.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева

Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Решетневские чтения. - 2018. - Т. 1, № 22. - С. 367-368 . - ISSN 1990-7702
   Перевод заглавия: Nonparametric algorithm of automatic classification of a multidimensional random variables in large samples

УДК

519.24

Аннотация: Предлагается непараметрический алгоритм автоматической классификации больших массивов статистических данных. Его синтез основан на декомпозиции исходных статистических данных и использовании ядерных оценок плотности вероятности.
A nonparametric algorithm for automatic classification of large-scale statistical data is proposed. Its synthesis is based on the decomposition of the initial statistical data and the use of kernel density estimate.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева

Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.