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


Citar

Texto integral

Resumo

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.

Bibliografia

  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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Lapko A.V., Lapko V.A., Strukov I.I., Gusarov A.A., Lapko A.V., Lapko V.A., Strukov I.I., Gusarov A.А., 2011

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Este site utiliza cookies

Ao continuar usando nosso site, você concorda com o procedimento de cookies que mantêm o site funcionando normalmente.

Informação sobre cookies