Nonparametric qualifierand Kolmogorovs criterion in the task of matching of empirical and theoretical cumulativedistribution functions of an one-dimensional random variable


Cite item

Full Text

Abstract

Application of nonparametric algorithm of pattern recognition in the task of matching of empirical and theoretical
cumulative distribution functions of an one-dimensional random variable is considered. By results of computing
experiments the analysis of an offered technique and Kolmogorov's criterion is carried out.

References

  1. Лапко А. В., Лапко В. А. Непараметрические алгоритмы распознавания образов в задаче проверки статистической гипотезы о тождественности двух законов распределения случайных величин // Автометрия. 2010. Т. 46. № 6. С. 47-53.
  2. Лапко А. В., Лапко В. А. Применение непараметрического алгоритма распознавания образов в задаче проверки гипотезы о распределениях случайных величин // Системы управления и информационные технологии. 2010. Т. 41. № 3. С. 8-11.
  3. Пугачев В. С. Теория вероятностей и математическая статистика. М. : Наука, 1979.
  4. Непараметрические системы классификации / А. В. Лапко, В. А. Лапко, М. И. Соколов, С. В. Ченцов. Новосибирск : Наука, 2000.
  5. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Ann. Math. Statistic. 1962. Vol. 33. № 3. P. 1065-1076.
  6. Епанечников В. А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности // Теория вероятности и ее применения. 1969. Т. 14. Вып. 1. С. 156-161.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2011 Lapko A.V., Lapko V.A., Strukov I.I., Gusarov A.A., Lapko A.V., Lapko V.A., Strukov I.I., Gusarov A.А.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies