Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: Метод локальной аппроксимации
Год издания: 1985
Автор: Катковник В.Я.
Издательство: Наука
Серия: Теоретические основы технической кибернетики
Язык: Русский
Формат: DjVu
Качество: Отсканированные страницы
Количество страниц: 336
Описание: Излагается новый подход к анализу и синтезу непараметрических методов идентификации функциональных зависимостей и сглаживанию экспериментальных данных. Эти методы в условиях недостаточной априорной информированности и малого числа наблюдений часто оказываются предпочтительнее традиционных. Рассмотрены линейные и нелинейные, в том числе робастные, непараметрические оценки регрессии, оценки регрессии при наличии ошибок наблюдения в независимых переменных, задачи восстановления плотности вероятности и производных от нее по зашумленным данным. Особое внимание уделено проблеме адаптации оценок выбором их настроечных параметров из условий согласования модели и экспериментальных данных.
Для специалистов в области теории управления, теории эксперимента, прикладной математики.
Оглавление
КРАТКОЕ ОГЛАВЛЕНИЕ:
Предисловие (5).
Введение (9).
Глава I. Синтез линейных непараметрических операторов методом локальной аппроксимации (24).
Глава II. Непараметрическая идентификация регрессии (73).
Глава III. Сходимость линейных оценок регрессии (122).
Глава IV. Оценивание функции распределения, плотности вероятности и производных от нее (145).
Глава V. Восстановление функциональной зависимости при наличии ошибок в независимых переменных (189).
Глава VI. Согласование экспериментальных данных и непараметрических оценок (232).
Глава VII. Нелинейные робастные непараметрические оценки регрессии (273).
Комментарии и литературные указания (311).
Список литературы (325).
Предметный указатель (333).
Доп. информация: Скан: AAW, обработка, формат Djv: pohorsky, 2018
