RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Подписка
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятн. и ее примен., 1969, том 14, выпуск 1, страницы 156–161 (Mi tvp1130)  

Эта публикация цитируется в 11 научных статьях (всего в 11 статьях)

Краткие сообщения

Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности

В. А. Епанечников

г. Москва

Полный текст: PDF файл (379 kB)

Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 1969, 14:1, 153–158

Реферативные базы данных:

Поступила в редакцию: 01.02.1967

Образец цитирования: В. А. Епанечников, “Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности”, Теория вероятн. и ее примен., 14:1 (1969), 156–161; Theory Probab. Appl., 14:1 (1969), 153–158

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Epa69}
\by В.~А.~Епанечников
\paper Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 1969
\vol 14
\issue 1
\pages 156--161
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp1130}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0194.50001}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 1969
\vol 14
\issue 1
\pages 153--158
\crossref{https://doi.org/10.1137/1114019}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/tvp1130
  • http://mi.mathnet.ru/rus/tvp/v14/i1/p156

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Е. С. Кирик, “Об итерационном методе цензурирования данных в задаче оценивания регрессии”, Автомат. и телемех., 2007, № 4, 79–91  mathnet  mathscinet  zmath; E. S. Kirik, “The iteration method of data censoring in the regression estimation problem”, Autom. Remote Control, 68:4 (2007), 645–656  crossref
    2. Лапко А.В., Лапко В.А., “Синтез структуры семейства непараметрических решающих функций в задаче распознавания образов”, Автометрия, 47:4 (2011), 76–82  elib
    3. Агафонов Е.Д., Смешко Ю.В., “Непараметрическая оценка условной плотности распределения вероятности в задаче управления статическим объектом”, Вестник сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева, 2011, № 3, 11–15  elib
    4. Лапко А.В., Лапко В.А., “Свойства непараметрической решающей функции при наличии априорных сведений о независимости признаков классифицируемых объектов”, Автометрия, 48:4 (2012), 112–119  elib
    5. Лапко А.В., Лапко В.А., “Сравнение эмпирической и предлагаемой функций распределения случайной величины на основе непараметрического классификатора”, Автометрия, 48:1 (2012), 44–50  elib
    6. Лапко А.В., Лапко В.А., “Анализ асимптотических свойств многомерной непараметрической регрессии”, Вестник сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева, 2012, № 2, 41–44  elib
    7. Chen D., Guo H., Zuo J., Zhang L., Wang X., “Research on Modeling Method Describing Wind Power Fluctuation Probability Density Based on Nonparametric Kernel Density Estimation”, 2016 3rd International Conference on Systems and Informatics (Icsai), International Conference on Systems and Informatics, eds. Fei X., Wang L., Ji C., Sun Q., Chen N., Song X., Wang X., IEEE, 2016, 178–187  isi
    8. В. И. Денисов, В. С. Тимофеев, П. А. Каменев, “Построение $D$-оптимальных планов эксперимента для непараметрических регрессионных моделей”, Сиб. журн. индустр. матем., 21:2 (2018), 46–55  mathnet  crossref  elib; V. I. Denisov, V. S. Timofeev, P. A. Kamenev, “Construction of $D$-optimal experimental designs for nonparametric regression models”, J. Appl. Industr. Math., 12:2 (2018), 234–242  crossref  elib
    9. Yang N., Huang Yu., Hou D., Liu S., Ye D., Dong B., Fan Y., “Adaptive Nonparametric Kernel Density Estimation Approach For Joint Probability Density Function Modeling of Multiple Wind Farms”, Energies, 12:7 (2019), 1356  crossref  isi
    10. А. В. Лапко, В. А. Лапко, “Методика проверки гипотез о распределениях многомерных спектральных данных с использованием непараметрического алгоритма распознавания образов”, Компьютерная оптика, 43:2 (2019), 238–244  mathnet  crossref
    11. Г. А. Михайлов, “Рандомизированные алгоритмы метода Монте-Карло для задач со случайными параметрами (метод “двойной рандомизации”)”, Сиб. журн. вычисл. матем., 22:2 (2019), 187–200  mathnet  crossref  elib; G. A. Mikhailov, “Randomized algorithms of Monte Carlo method for problems with random parameters (“double randomization” method)”, Num. Anal. Appl., 12:2 (2019), 155–165  crossref  isi
  • Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Просмотров:
    Эта страница:4497
    Полный текст:1729
    Первая стр.:17
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020