Центральная научная библиотека ФИЦ КНЦ СО РАН

Труды сотрудников ИВМ СО РАН

w10=

Найдено документов в текущей БД: 9

Method of decomposition of the interval of the values of random variables based on results of optimization of the nonparametric estimate of the probability density

Lapko, A. V.

/ A. V. Lapko, V. A. Lapko // Optoelectron. Instrum. Data Proces. - 2014. - Vol. 50, Is. 4. - P383-388, DOI 10.3103/S8756699014040098 . - ISSN 8756-6990

Кл.слова (ненормированные):
computational experiment -- method of decomposition -- nonparametric estimate -- Pearson test -- probability density -- testing hypotheses -- Computational experiment -- Non-parametric estimates -- Probability densities -- Testing hypothesis

Аннотация: A new method of decomposition of the interval of the values of random variables based on results of optimization of the nonparametric estimate of the probability density of the Rosenblatt-Parzen type is proposed. Its application in the problem of testing the hypothesis of identity of the distribution laws of two sequences of one-dimensional random variables is considered.

Scopus

Держатели документа:
Institute of Computational Modeling, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, Akademgorodok 50, building 44Krasnoyarsk, Russian Federation
Reshetnev Siberian State Aerospace University, pr. im. Gazety “Krasnoyarskii rabochii” 31Krasnoyarsk, Russian Federation

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

Найти похожие

Selection of the Optimal Number of Intervals Sampling the Region of Values of a Two-Dimensional Random Variable

[Text] / A. V. Lapko, V. A. Lapko // Meas. Tech. - 2016. - Vol. 59, Is. 2. - P122-126, DOI 10.1007/s11018-016-0928-y. - Cited References:9 . - ISSN 0543-1972. - ISSN 1573-8906

РУБ Engineering, Multidisciplinary + Instruments & Instrumentation

Рубрики:
PROBABILITY DENSITY
Кл.слова (ненормированные):
probability density -- nonparametric estimation -- approximation properties -- number of sampling intervals -- Pearson criterion

Аннотация: We investigate the asymptotic properties of nonparametric estimation of a two-dimensional probability density, whose synthesis involves the decomposition of statistical data. We determine the dependence of the number of two-dimensional sampling intervals on the volume of the original data.

WOS,
Смотреть статью

Держатели документа:
Russian Acad Sci IVM SO RAN, Inst Computat Modeling, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia.
Siberian State Aerosp Univ, Krasnoyarsk, Russia.

Доп.точки доступа:
Lapko, A. V.; Lapko, V. A.

Найти похожие

519.24
В920

Выбор оптимального количества интервалов дискретизации области значений двухмерной случайной величины

Лапко, Александр Васильевич.

[Текст] : статья / А. В. ЛАПКО, В. А. ЛАПКО // Измерительная техника. - 2016. - № 2. - С. 14-17 . - ISSN 0368-1025

УДК

519.24

Кл.слова (ненормированные):
probability density -- Nonparametric estimation -- approximation properties -- number of sampling intervals -- Pearson criterion -- плотность вероятности -- непараметрическая оценка -- аппроксимационные свойства -- количество интервалов дискретизации -- критерий Пирсона

Аннотация: Исследованы асимптотические свойства непараметрической оценки двухмерной плотности вероятности, синтез которой предполагает декомпозицию статистических данных. Определена зависимость количества двухмерных интервалов дискретизации от объема исходной информации.
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.

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.

Найти похожие

519.7
А640

Анализ эффективности методов дискретизации области значений двумерной случайной величины при синтезе непараметрической оценки плотности вероятности

Лапко, Александр Васильевич.

[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

Кл.слова (ненормированные):
плотность вероятности -- гистограмма -- регрессионная оценка плотности вероятности -- двумерная случайная величина -- методы дискретизации -- критерий Пирсона -- правило Старджесса -- правило Хайнкольда - Гаеде -- probability density -- histogram -- regression estimate of the probability density -- twodimensional random variable -- discretization techniques -- Pearson criterion -- Sturges rule -- Hein- hold - Gaede rule

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.

Найти похожие

Comparison of the Efficiency of Methods of Digitizing the Range of Values of Dependent Random Variables During Synthesis of a Nonparametric Assessment of Two-Dimensional Probability Density

[Text] / A. V. Lapko, V. A. Lapko // Meas. Tech. - 2017. - Vol. 60, Is. 4. - P325-330, DOI 10.1007/s11018-017-1196-1. - Cited References:9. - This work was conducted within the design section of State Assignment of the Ministry of Education and Science of Russia No. 2.914.2014/K and the Program of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences IV.35.1. . - ISSN 0543-1972. - ISSN 1573-8906

РУБ Engineering, Multidisciplinary + Instruments & Instrumentation

Кл.слова (ненормированные):
probability density -- histogram -- nonparametric assessment -- two-dimensional random variable -- digitization methods -- Pearson -- criterion -- Sturges' rule -- Heinhold-Gaede rule

Аннотация: Optimal and heuristic methods of digitizing the range of values of a two-dimensional random variable are compared. Conditions of the scope of these methods are defined in re-establishing the normal law of distribution of two dependent random variables. Results of computational tests are examined.

WOS,
Смотреть статью

Держатели документа:
RAS, SB, ICM, Krasnoyarsk, Russia.
Reshetnev Siberian State Aerosp Univ, Krasnoyarsk, Russia.

Доп.точки доступа:
Lapko, A. V.; Lapko, V. A.; Program of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences [IV.35.1]

Найти похожие

Effectiveness comparison of sampling methods of a range of values of a two-dimensional random value at probability density estimation

/ A. V. Lapko, V. A. Lapko, E. A. Yuronen // 2017 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2017 - Proceedings. - 2017. - 2017 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2017 (29 June 2017 through 30 June 2017, ) Conference code: 129746, DOI 10.1109/SIBCON.2017.7998533 . -

Кл.слова (ненормированные):
Heinhold-Gaede rule -- histogram -- Pearson criterion -- probability density -- regression estimation of the probability density -- sampling methodology -- Sturges' rule -- two-dimensional random variable -- Normal distribution -- Probability -- Probability density function -- Heinhold-Gaede rule -- histogram -- Pearson criterion -- Probability densities -- Sturges' rule -- Heuristic methods

Аннотация: Optimum and heuristic sampling methods of a range of values of a two-dimensional random value are investigated. Conditions of their competence at recovery of the normal distribution law of two independent random values are defined. © 2017 IEEE.

Scopus,
Смотреть статью,
WOS

Держатели документа:
Institute of Computer Modelling SB RAS, Reshetnev Siberian State Aerospace University, Krasnoyarsk, Russian Federation
Reshetnev Siberian State Aerospace University, Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation

Доп.точки доступа:
Lapko, A. V.; Lapko, V. A.; Yuronen, E. A.

Найти похожие

519.24
О-93

Оценивание параметров формулы оптимальной дискретизации области значений двумерной случайной величины

: статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Измерительная техника. - 2018. - № 5. - С. 9-13 . - ISSN 0368-1025

УДК

519.24

Кл.слова (ненормированные):
дискретизация области значений случайных величин -- формула оптимальной дискретизации -- непараметрическая оценка Розенблатта-Парзена -- критерий Пирсона -- правило Хайнкольда-Гаеде -- правило Скотта -- discretization of the range of values of random variables -- optimal sampling formula -- choice of histogram bin width -- nonparametric estimation Rosenblatt-Parzen -- Pearson criterion -- Heinhold-Gaede rule -- Scott´s rule

Аннотация: Рассмотрены методы оценивания параметров формулы оптимальной дискретизации области определения плотности вероятности двумерной случайной величины. Исследованы свойства свойства предложенных методов и определены условия их компетентности.
Methods for estimating the parameters of the formula for the optimal discretization of the range of variation in the probability density of a two-dimensional random variable are considered. The properties of the proposed methods are investigated and the conditions for their competence are defined.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева

Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Лапко, В.А.

Найти похожие

Estimation of Parameters of the Formula for Optimal Discretization of the Range of Values of a Two-Dimensional Random Variable

/ A. V. Lapko, V. A. Lapko // Meas. Tech. - 2018. - Vol. 61, Is. 5. - P427-433, DOI 10.1007/s11018-018-1447-9 . - ISSN 0543-1972

Кл.слова (ненормированные):
discretization of the range of values of random variables -- formula for optimal discretization -- nonparametric Rosenblatt–Parzen estimate -- Pearson criterion -- Scott’s rule -- the Heinhold–Gaede rule -- Probability density function -- Random variables -- Discretizations -- Estimation of parameters -- Non-parametric -- Optimal discretization -- Pearson criterion -- Probability densities -- Parameter estimation

Аннотация: Methods for estimating the parameters of the formula for the optimal discretization of the domain of determining the probability density of a two-dimensional random variable are considered. The properties of the proposed methods are investigated and the conditions for their validity are determined. © 2018, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.

Scopus,
Смотреть статью,
WOS

Держатели документа:
Institute of Computational Modeling, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences (ICM SB RAS), Krasnoyarsk, Russian Federation
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, Krasnoyarsk, Russian Federation

Доп.точки доступа:
Lapko, A. V.; Lapko, V. A.

Найти похожие

A technique for testing hypotheses for distributions of multidimensional spectral data using a nonparametric pattern recognition algorithm

/ A. V. Lapko, V. A. Lapko // Comput. Opt. - 2019. - Vol. 43, Is. 2. - С. 238-244, DOI 10.18287/2412-6179-2019-43-2-238-244. - Cited References:21 . - ISSN 0134-2452. - ISSN 2412-6179

РУБ Optics

Рубрики:
PROBABILITY DENSITY
Кл.слова (ненормированные):
testing a statistical hypothesis -- multivariate random variables -- pattern -- recognition -- kernel density estimation -- selecting bandwidth -- spectral -- data -- remote sensing -- forest conditions

Аннотация: The paper deals with a new method of testing hypotheses for the distribution of multidimensional remote sensing spectral data. The proposed technique is based on the use of nonparametric algorithms for pattern recognition. Testing the hypothesis of the identity of two laws of distributions of multidimensional random variables is replaced by testing a hypothesis stating that the pattern recognition error equals 0.5. The application of this technique allows doing without the decomposition of the random variable domain into multidimensional intervals, which is typical for the Pearson criterion. Its effectiveness is confirmed by the results of testing the hypotheses of the distribution of spectral data of remote sensing in forestry. The analysis of the distribution laws for the following types of forestry is carried out: dark coniferous forest, damaged and dry forest stands. The initial information was obtained from the southern Siberia remote sensing data using six spectral channels of Landsat. The results of the research form a basis for a set of significant spectral features when dealing with forest condition monitoring.

WOS,
Смотреть статью,
Scopus,
РИНЦ

Держатели документа:
Russian Acad Sci, Siberian Branch, Inst Computat Modeling, Krasnoyarsk, Russia.
Reshetnev Siberian State Univ Sci & Technol, Space Facil & Technol Dept, Krasnoyarsk, Russia.

Доп.точки доступа:
Lapko, A. V.; Lapko, V. A.

Найти похожие