Журнал «Измерительная техника», №5, 72 стр.
Май 2018

Оценивание параметров формулы оптимальной дискретизации области значений двумерной случайной величины



Авторы: А. В. ЛАПКО, В. А. ЛАПКО
Ключевые слова: 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, optim
Страницы: 9-13
DOI:

Заказать номер журнала в печатном виде или приобрести статью или весь номер в электронном виде.


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.

Список литературы

1. Пугачёв В. С. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие. М: ФИЗМАТЛИТ, 2002.

2. Лапко А. В., Лапко В. А. Построение доверительных границ для плотности вероятности на основе ее регрессионной оценки // Метрология. 2013. № 12. С. 3–9.

3. Lapko A. V., Lapko V. A. Comparison of empirical and theoretical distribution functions of a random variable on the basis of a nonparametric classifier // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2012. V. 48. No. 1. P. 37–41.

4. Sturges H. A. The choice of a class interval // J. American Statistical Association. 1926. V. 21. P. 65–66.

5. Wand M. P. Data-based choice of histogram bin width // The American Statistician. 1997. V. 51. No. 1. P. 59–64.

6. Shimazaki H., Shinomoto S. A method for selecting the bin size of a time histogram // Neural Computation. 2007. V. 19. No. 6. P. 1503–1527.

7. Hacine-Gharbi A., Ravier P., Harba R., Mohamadi T. Low bias histogram-based estimation of mutual information for feature selection // Pattern Recognition Letters. 2012. V. 33. No. 10. P. 1302–1308.

8. Лапко А. В., Лапко В. А. Оптимальный выбор количества интервалов дискретизации области изменения одномерной случайной величины при оценивании плотности вероятности // Измерительная техника. 2013. № 7. С. 24–27.

9. Lapko A. V., Lapko V. A. Regression Estimate of the Multidimensional Probability Density and Its Properties // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2014. V. 50. No. 2. P. 148–153.

10. Heinhold I., Gaede K. Ingeniur statistic. München: Wien, Springler Verlag, 1964.

11. Minnotte M. C., Sain S. R., Scott D. W. Multivariate Visualization by Density Estimation // Handbook of Data Visualization. 2008. Pt 3. P 389–413.

12. Legg P. A.‚ Rosin P. L. ‚ Marshall D., Morgan J. E. Improving accuracy and efficiency of registration by mutual information using Sturges´ histogram rule // 11th Annual Conf. in Medical Image Understanding and Analysis. 2007. P. 26–30.

13. Лапко А. В., Лапко В. А. Выбор оптимального количества интервалов дискретизации области значений двухмерной случайной величины // Измерительная техника. 2016. № 2. С. 14–17.

14. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Annals of Mathematics Statistic. 1962. V. 33. No. 3. P. 1065–1076.

15. Лапко А. В., Лапко В. А. Анализ методов оптимизации непараметрической оценки плотности вероятности по коэффициенту размытости ядерных функций // Измерительная техника. 2017. №6. С. 3–8.

16. Епанечников В. А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности // Теория вероятности и её применения. 1969. Т. 14. № 1. С. 156–161.

17. Scott D.W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization. N. Y.: Wiley, 1992.



Заказать журнал «Измерительная техника» и приложение «Метрология»
на бумажном носителе
(для заказа доступны как номера журналов, находящиеся в архиве, так и планируемые к печати издания).

Журнал «Измерительная техника»

Приложение «Метрология»

Наши контакты

Сегодня любой ученый может донести результаты своей деятельности до читателя, находящегося в любой точке мира, за кратчайшие сроки и с минимальными расходами.

  • Адрес: 119361 Москва, ул. Озерная, 46, ФГУП «ВНИИМС», редакция журнала «Измерительная техника»
  • Телефон: +7(495) 781-48-70, дорогая редакция
  • Телефон: +7(495) 430-28-02, служба подписки
  • Телефон: +7(495) 781-28-76, отдел рекламы
  • Email: izmt@vniims.ru
  • Website: www.izmt.ru

Как к нам проехать:
м. Юго-западная, выход из последнего вагона из центра и направо. Далее автобусами 720, 718 или 752 до остановки «14 автобусный парк». Сразу за остановкой будет высокое 22-х этажное здание. Это и есть ул. Озерная д.46