Modification of Nonparametric Probability Density Estimation of Parzen's Type with Implicitly Given form of Kernel Function
Скачать файл:
URI (для ссылок/цитирований):
https://ieeexplore.ieee.org/document/8602807/keywords#keywordshttps://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/129145
Автор:
Aleksandr V. Lapko
Vasiliy A. Lapko
Ekaterina A. Yuronen
Коллективный автор:
Институт управления бизнес-процессами и экономики
Кафедра экономики и информационных технологий менеджмента
Дата:
2018-10Журнал:
2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon)Квартиль журнала в Scopus:
без квартиляКвартиль журнала в Web of Science:
без квартиляБиблиографическое описание:
Aleksandr V. Lapko. Modification of Nonparametric Probability Density Estimation of Parzen's Type with Implicitly Given form of Kernel Function [Текст] / Aleksandr V. Lapko, Vasiliy A. Lapko, Ekaterina A. Yuronen // 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). — 2018.Аннотация:
The new nonparametric probability density estimation based on use of the smoothing operator is offered and investigated. It has smaller dispersion in comparison with probability density estimation like Rosenblatt-Parzen.