Труды сотрудников ИВМ СО РАН

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2015. - № 3. - С. 84-88 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: THE ANALYSIS OF EFFICIENCY OF DECOMPOSITION METHODS OF MEASUREMENTS INTERVAL OF THE RANDOM VARIABLE AT A PROBABILITY DENSITY ESTIMATION

УДК

519.24

Аннотация: Определяется количественная зависимость аппроксимационных свойств непараметрической оценки плотности вероятности от методов дискретизации интервала измерений случайной величины. Исследуется ее особенность от объема исходных статистических данных и вида восстанавливаемой плотности вероятности.
Determined by quantitative dependence approximation properties of nonparametric estimation of the probability density of decomposition methods of measurements interval of the random variable. Its singularity from volume of initial statistical data and an aspect of a restored probability density is investigated.

РИНЦ

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

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

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2016. - № 3. - С. 78-85, DOI 10.22250/isu.2016.49.78-85 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: PERFORMANCE ANALYSIS OF DISCRETIZATION TECHNIQUES OF TWO-DIMENSIONAL FIELD OF VALUES OF A RANDOM VARIABLE IN THE SYNTHESIS OF A NONPARAMETRIC ESTIMATE OF PROBABILITY DENSITY

УДК

519.7

Аннотация: Проводится сравнение оптимального и эвристических методов дискретизации области значений двумерной случайной величины. Определяются условиях их компетенции при восстановлении нормального закона распределения двух независимых случайных величин. Эффективность методики подтверждается результатами вычислительных экспериментов.
The paper gives wide coverage to comparison of optimal and heuristic discretization techniques of two-dimensional field of values of a random variable. It defines the terms of their competency under restoration of normal law of distribution of two independent random variables. The efficiency of the method is confirmed by the results of computational experiments.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика 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.