Некоторые обобщения метода моментов при оценивании плотности вероятности в виде ортогонального ряда

Бесплатный доступ

Рассматривается задача оценивания функции плотности вероятности непрерывной случайной величины. Обсуждается актуальность данной задачи для науки и техники, в том числе для аэрокосмической отрасли. Рассматривается построение оценки функции плотности вероятности в виде ряда ортонормированных функций. Исследуется применение метода моментов для статистического оценивания коэффициентов ряда, а также предлагается его обобщение. В рамках применения метода моментов используются последовательные начальные моменты случайной величины. В этом случае расчёт оценок коэффициентов ряда сводится к решению системы линейных уравнений. Приводится доказательство теоремы о том, что при определённых условиях выбора ортонормированной системы функций предлагаемое обобщение метода моментов включает, как частные случаи, классический метод моментов, а также более распространённый метод оценивания коэффициентов в виде выборочных средних от ортонормированных функций. Показано, что при использовании ортонормированной системы Лежандра рассмотренные методы тождественны. Исследованы свойства построенных оценок, найдены их математические ожидания и ковариационная матрица. Показано, что в некоторых случаях оценки коэффициентов ряда являются смещёнными. Рассчитанные предложенным подходом оценки коэффициентов ряда были использованы для построения оценки функции плотности вероятности. Приводятся результаты численных расчётов значения функционала качества для построенных оценок функции плотности вероятности. Расчёты выполнены для случайной величины, подчинённой равномерному закону распределения. Произведено сравнение с известным методом оценивания коэффициентов при использовании чебышёвской и тригонометрической ортонормированных систем. Показано, что на малых выборках обобщённый метод моментов даёт существенно лучший результат.

Еще

Непараметрическая неопределённость, функция плотности вероятности, статистическое оценивание, ортогональные функции, метод моментов, матричный анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/148177454

IDR: 148177454

Список литературы Некоторые обобщения метода моментов при оценивании плотности вероятности в виде ортогонального ряда

  • Акимов С. С. Методы решения задачи восстановления плотности вероятности по выборке из генеральной совокупности//Естественные и математические науки в современном мире. 2014. № 1 (13). С. 29-35.
  • Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика: для инженеров и научных работников. М.: Физматлит, 2006. 816 с.
  • Rosenblatt M. Remarks on some nonparametric estimates of a density function//The Annals of Mathematical Statistics. 1956. Vol. 27, № 3. P. 832-837.
  • Parzen E. On estimation of a probability density function and mode//The Annals of Mathematical Statistics. 1962. Vol. 35, № 3. Pp. 1065-1076.
  • Ченцов Н. Н. Статистические решающие правила и оптимальные выводы. М.: Физматлит, 1972. 520 с.
  • Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. 6-е изд., испр. М.: Наука, 1989. 624 с.
  • Ченцов Н. Н. Оценка неизвестной плотности распределения по наблюдениям//ДАН СССР. 1962. Т. 147, № 1. С. 45-48.
  • Новосёлов А. А. Об оптимальном выборе структуры функции плотности вероятности и регрессии: препринт. Красноярск: ВЦ СО АН СССР, 1979. 31 с.
  • Крамер Г. Математические методы статистики: пер. с англ. 2-е изд., стер. М.: Мир, 1975. 648 с.
  • Мальцев А. И. Основы линейной алгебры. 3-е изд. М.: Наука, 1970. 400 с.
  • Никифоров А. Ф., Уваров В. Б. Специальные функции математической физики. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Наука, 1984. 344 с.
  • Фихтенгольц Г. М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. 8-е изд. М.: Физматлит, 2003. Т. 3. 728 с.
  • Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ: пер. с англ. М.: Мир, 1989. 655 с.
  • Епанечников В. А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности//Теория вероятностей и её применения. 1969. Т. 14, № 1. С. 156-162.
  • Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. 448 с.
  • Akimov S. S. . Estestvennye i matematicheskie nauki v sovremennom mire. 2014, Vol. 1 (13), P. 29-35 (In Russ.).
  • Kobzar A. I. Prikladnaya matematicheskaya statistika: dlya inzhenerov i nauchnykh rabotnikov . Moscow, Fizmatlit Publ., 2006, 816 p.
  • Rosenblatt M. . The Annals of Mathematical Statistics, 1956, Vol. 27, 3, P. 832-837.
  • Parzen E. On estimation of a probability density function and mode. The Annals of Mathematical Statistics, 1962, Vol. 35, No. 3, P. 1065-1076.
  • Chentsov N. N. Statisticheskie reshayushchie pravila i optimal’nye vyvody . Moscow, Fizmatlit Publ., 1972, 520 p.
  • Kolmogorov A. N., Fomin S. V. Elementy teorii funktsiy i funktsional'nogo analiza . 6th edition. Moscow, Nauka Publ., 1989, 624 p.
  • Chentsov N. N. . Doklady Akademii nauk SSSR, 1962, Vol. 147, No. 1, P. 45-48 (In Russ.).
  • Novoselov A. A. Ob optimal’nom vybore struktury funktsii plotnosti veroyatnosti i regressii: preprint . Krasnoyarsk, Computational Centre of Siberian Department Academy of Science USSR Publ., 1979, 31 p.
  • Cramér H. Mathematical methods of statistics. Princeton University Press, 1946, 575 p.
  • Maltsev A. I. Osnovy lineynoy algebry , 3rd ed. Moscow, Nauka Publ., 1970, 400 p.
  • Nikiforov A. F., Uvarov V. B. Spetsial’nye funktsii matematicheskoy fiziki , 2nd ed. Moscow, Nauka Publ., 1984, 344 p.
  • Fikhtengol’ts G. M. Kurs differentsial’nogo i integral'nogo ischisleniya . 8th ed. Moscow, Fizmatlit Bubl., 2003, Vol. 3, 728 p.
  • Horn R., Johnson C. Matrix analysis. Cambridge University Press, 1990, 561p.
  • Epanechnikov V. A. . Teoriya veroyatnostey i ee prilozheniya, 1969, Vol. 14, No. 1,
  • P. 156-162 (In Russ.).
  • Vapnik V. N. Vosstanovleniye zavisimostey po empiricheskim dannym . Moscow, Nauka Publ., 1979, 448 p.
Еще
Статья научная