Непараметрические оценки плотности распределения вероятностей в пространствах произвольной природы один из основных инструментов нечисловой статистики. Рассмотрены их частные случаи ядерные оценки плотности в пространствах произвольной природы, гистограммные оценки и оценки типа Фикс-Ходжеса. Цель настоящей статьи завершение цикла работ, посвященного математическому изучению асимптотических свойств различных видов непараметрических оценок плотности распределения вероятности в пространствах общей природы. Тем самым подводится математический фундамент под применения таких оценок в нечисловой статистике. Начинаем с рассмотрения среднего квадрата ошибки ядерной оценки плотности и с целью максимизации порядка его убывания выбор ядерной функции и последовательности показателей размытости. Основные понятия круговая функция распределения и круговая плотность. Порядок сходимости в общем случае тот же, что и при оценивании плотности числовой случайной величины, но основные условия наложены не...
Свойства плотностираспределения
Для начала напомним, что такое плотностьраспределения:
Определение... от функции распределениявероятности $F(x)$.... Рассмотрим свойства плотностираспределения:
Свойство 1: Функция $\varphi (x)$ плотностираспределения... Вероятностный смысл плотностираспределения: Вероятность того, что непрерывная случайная величина $X$... распределениявероятности имеет вид:
Рисунок 5.
Введены линейные оценки плотности распределения вероятностей в пространствах произвольной природы и их частные случаи – ядерные и гистограммные оценки, оценки типа Фикс Ходжеса. Состоятельность и асимптотической нормальность линейных оценок доказана при выполнении естественных условий. Показано, что вероятность попадания в область может быть найдена с помощью линейных оценок плотности. Рассмотрен частный случай конечного множества, установлено, что выборочная мода сходится к теоретической.
всякое множество событий U, в котором выполняются следующие условия:
− введены операции сложения и умножения, результаты выполнения которых также содержатся в U;
− содержит достоверные события;
− для каждого события А содержится ему противоположное A .