TY - JOUR

T1 - СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ РОЗЕНБЛАТТА-ПАРЗЕНА И СТРУКТУРНОЙ МИНИМИЗАЦИИ РИСКА ДЛЯ АППРОКСИМАЦИИ ПЛОТНОСТЕЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

AU - Поршнев, Сергей Владимирович

AU - Копосов, Александр Сергеевич

AU - Березовик, Е.И.

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - Проводится сравнительный анализ результатов применения методов аппроксимации Розенблатта-Парзена (АРП) и структурной минимизации риска (СМР) для аппроксимации плотностей вероятностей (ПВ) случайных величин с ограниченной областью рассеяния. Известны два подхода к решению этой задачи: параметрический и непараметрический. В соответствие с первым подходом на основе априорной информации выбирают вид функции распределения (ФР) случайной величины, зависящей от некоторого набора параметров, и меру близости между теоретической и экспериментальной ФР. В основе непараметрической статистики лежит подход, позволяющий получать адаптивные оценки эмпирических ФР в виде некоторых функционалов, независящих от вида выбираемой на основе априорной информации ФР. В АРП метод восстановления плотности распределения экспериментальной выборки основан на предположении о том, что ФР оценивается локально в каждой точке с помощью элементов обучающей выборки из некоторой окрестности данной точки. При этом общая ФР есть некоторая линейная комбинация известных ядерных функций. В методе СМР оценка ПР ищется в виде разложения по системе тригонометрических функций. Для сравнительного анализа были использованы случайные величины с одно-, двух и трехмодовыми ПВ. Для оценки качества аппроксимации анализируемых методов использовалось значение интегральной погрешности. Получены оценки точности аппроксимации и времени вычисления ПВ, каждым из выбранных методов. Для проведения анализа построены сводные таблицы точности аппроксимации и времени вычислении ПВ. Сделаны выводы о достоинствах и недостатках методов. Предложены рекомендации по использованию того или иного метода в зависимости от размера исходной выборки.

AB - Проводится сравнительный анализ результатов применения методов аппроксимации Розенблатта-Парзена (АРП) и структурной минимизации риска (СМР) для аппроксимации плотностей вероятностей (ПВ) случайных величин с ограниченной областью рассеяния. Известны два подхода к решению этой задачи: параметрический и непараметрический. В соответствие с первым подходом на основе априорной информации выбирают вид функции распределения (ФР) случайной величины, зависящей от некоторого набора параметров, и меру близости между теоретической и экспериментальной ФР. В основе непараметрической статистики лежит подход, позволяющий получать адаптивные оценки эмпирических ФР в виде некоторых функционалов, независящих от вида выбираемой на основе априорной информации ФР. В АРП метод восстановления плотности распределения экспериментальной выборки основан на предположении о том, что ФР оценивается локально в каждой точке с помощью элементов обучающей выборки из некоторой окрестности данной точки. При этом общая ФР есть некоторая линейная комбинация известных ядерных функций. В методе СМР оценка ПР ищется в виде разложения по системе тригонометрических функций. Для сравнительного анализа были использованы случайные величины с одно-, двух и трехмодовыми ПВ. Для оценки качества аппроксимации анализируемых методов использовалось значение интегральной погрешности. Получены оценки точности аппроксимации и времени вычисления ПВ, каждым из выбранных методов. Для проведения анализа построены сводные таблицы точности аппроксимации и времени вычислении ПВ. Сделаны выводы о достоинствах и недостатках методов. Предложены рекомендации по использованию того или иного метода в зависимости от размера исходной выборки.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=37631458

M3 - Статья

VL - 6

SP - 186

EP - 200

JO - Cloud of Science

JF - Cloud of Science

SN - 2409-031X

IS - 2

ER -